【パターン認識ラジオ】07-3 QDAをスーッと理解できる体（脳）になった

学ぶあなたの応援団長、橘カンタァーです。 生成AIがゲームチェンジを起こして、承認と共創の時代になりました。 お聴きの皆さんが生まれながらに持っているやさしさ・仁・愛・志を、具現化できる力、思考力・言語化力・体験力、を身に付けましょう。 知識を持っているだけの価値は無くなりました。 耳十割目十割心十割で聴く姿勢と、その姿勢を維持する脊柱起立筋や表情筋の筋持久力をコツコツ高めましょう。 「2024年度 ＩＣＴ利用による教育改善研究発表会」で「Podcastを活用したマルチモーダル予習による主体性と共創力の向上効果」を発表します！ 葉緑素があるから葉っぱは緑なのか、葉っぱが緑だから葉緑素と呼ばれるのか。 双線形性を持つから双線形形式なのか、双線形形式が持つ性質を双線形性と呼ぶのか。 さあ、多次元正規分布やマハラノビス距離が理解できたところで、二次判別分析QDAをお話ししましょう。 二次判別分析は、各クラスが正規分布だと、うまくワークします。 クラス内分散共分散行列が全クラスで共通である必要はありません。二次判別分析ではクラス内分散共分散行列がクラスごとに異なっていても構いません。 それぞれのクラスについて、平均ベクトルと分散共分散行列を計算します。 そして、正規分布を当てはめます。正規分布も含めて確率分布は全範囲を積分すると1になります。2次元正規分布だと、山の体積が1というイメージですね。 狭い（分散共分散行列のトレース（対角要素の和：全分散）が小さい）分布だと平均近くがとても高くなり、広い（分散共分散行列のトレースが大きい）分布だと低い山になります。 クラスが未知のベクトルxが入ってきたときに、その点での各クラスの正規分布の密度を比べます。2次元だと山の高さを比べます。一番高いクラスに判別するという判別方法ですね。 ではまた！

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