El análisis discriminante múltiple (MDA) es una técnica de reducción de dimensionalidad multivariable que se ha utilizado para predecir señales tan diversas como rastros de memoria neuronal y fracasos corporativos. [1]
El MDA no se utiliza directamente para realizar la clasificación. Simplemente facilita la clasificación al generar una señal comprimida que se puede clasificar. El método descrito en Duda et al. (2001) §3.8.3 proyecta la señal multivariable a un espacio de dimensión M -1 donde M es el número de categorías.
El MDA es útil porque la mayoría de los clasificadores se ven fuertemente afectados por la maldición de la dimensionalidad . En otras palabras, cuando las señales se representan en espacios de dimensiones muy altas, el rendimiento del clasificador se ve afectado catastróficamente por el problema del sobreajuste . Este problema se reduce comprimiendo la señal a un espacio de dimensiones más bajas, como lo hace el MDA.
La MDA se ha utilizado para revelar códigos neuronales . [2] [3]