PLDA：用Python实现的概率线性判别分析与分类

简介：
本项目采用Python语言实现概率线性判别分析（PLDA），提供了一套用于模式识别和统计分类的有效工具。 概率线性判别分析（PLDA）论文引文中的免责声明表明该代码采用了经验贝叶斯估计参数的方法，并且最初是为了解决人工智能领域的可解释性问题而开发的，因此保留了一些对于简单分类任务而言不必要的参数。 此软件包主要用于演示如何在MNIST手写数字数据集上使用概率线性判别分析。建议首先激活虚拟环境再安装该软件包。通过导入plda和其他相关库来开始操作。 加载并预处理数据后，将构建模型以进行后续的分类任务。对于过度拟合和更适合的分类器，可以通过不同的方法对数据点进行分类，并且可以提取线性判别分析的功能以及用于区分“相同或不同类别”的特征。此外还能获取有关预处理步骤的信息及模型参数。 要使用此存储库作为依赖项，请在conda环境yml文件中添加相应的配置以确保正确安装和运行所需的所有组件。