كتب incremental linear discrimination analysis
اذا لم تجد ما تبحث عنه يمكنك استخدام كلمات أكثر دقة.
تحليل التمييز الخطي التزايدي (معلومة)
التنفيذ المعتاد لتحليل التمييز الخطي يتطلب أن تكون كل العينات متاحة مسبقاً. ومع ذلك هناك حالات لا تكون البيانات بأكملها متاحة فيها ويتم قراءة البيانات المدخلة بشكل متدفق. في هذه الحالة من المفضل لعملية استخراج الصفات بواسطة تحليل التمييز الخطي أن تكون قادرة على تحديث الصفات المحسوبة عند قراءة بيانات كل عينة جديدة بدون إعادة تنفيذ الخوارزمية على كل البيانات. على سبيل المثال في كثير من تطبيقات الوقت الحقيقي مثل الروبوتات النقالة أو التعرف على الوجوه الفوري يكون من المهم تحديث الصفات المستخرجة بمجرد الحصول على قراءات جديدة. طريقة استخراج الصفات اعتمادا على تحليل التمييز الخطي التي يمكنها تحديث الصفات بمجرد قراءة بيانات عينات جديدة تسمى خوارزمية تحليل تمييز خطي تزايدي، وهذه الفكرة قد تم دراستها على نطاق واسع خلال العقدين الماضيين. قدم كَتِرجي ورويتشودهاري خوارزمية تحليل تمييز خطي تزايدي ذاتية التنظيم لتحديث الصفات. وفي عمل أخر قدم دِمير وأوزمِهمِت خوارزميات تعلم محلية فورية لتحديث الصفات تزايدياً باستخدام تصحيح الخطأ وقواعد تعلم هِبيان. لاحقا اشتق ألياري وآخرون خوارزميات تزايدية سريعة لتحديث الصفات عند قراءة بيانات عينات جديدة.
