对于样本 ,在方差不同的情况下,判别函数为 在实际计算中,总体的均值和协方差阵都是未知的,由此总体的均值与协方差需要用样本的均值和协方差来代替。因此,对于待测样本 ,其判别函数定义为 其中 优点:它不受量纲的影响,两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关;由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差...
判别分析可以从不同角度提出的问题,因此有不同的判别准则,如马氏距离最小准则、Fisher准则、平均损失最小准则、最小平方准则、最大似然准则、最大概率准则等等,按判别准则的不同又提出多种判别方法。本章仅介绍四种常用的判别方法即距离判别法、Fisher判别法、Bayes判别法和逐步判别法。 §6。2距离判别法 基本思想:...
判别分析按照判别的组数来区分，可以分为两组判别分析和多组判别分析。原理说明 判别分析时，通常需要将数据分为两部分。一部分是训练模型数据，一部分是验证模型数据。首先通过训练集数据训练拟合出一个模型。接着再利用另一部分验证模型效果。如果在测试集数据上，也表现良好，那么说明拟合模型非常好。后面可以利用此...
Bayes 判别法基本思想贝叶斯判别法是源于贝叶斯统计思想的一种判别分析法 。这种方法先假定对研究对象已有一定的认识,这种认识以先验概率来描述,然后取得一个样本,用样本来修正已有的认识,得到后验概率分布,比较这些概率的大小,将待判样品判归为来自概率最大的总体。对多个总体的判别考虑的不是建立判别式,而是比较后验...
如果不想使用Spss提供的标准化后的第一、二判别函数,可通过在设置面板的设置,得到如下图的,未标准化的第一二判别函数的系数。 使用此系数,可以计算出新的数据的坐标。 判别结果的图形化展示 Spss为判别分析提供了三种图形化展示方式。分别为: ↘领域图 ↘单独分布图 ↘联合分布图 下面介绍联合分布图。下图联合分布...
(2)Fisher判别法:其基本思想是投影,将k组m元数据投影到某一个方向,使得投影后组与组之间尽可能分开,其中利用了一元方差分析的思想导出判别函数;其特点是对总体的分布没有特殊要求,是处理概率分布未知的一种方法。 (3)逐步判别法:逐步引入一个“最重要”的变量进入判别式,同时对先引入判别式的一些变量进行检验,如...
判别分析又称为线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)产生于20世纪30年代,是利用已知类别的样本建立判别模型,为未知类别的样本判别的一种统计方法。近年来,判别分析在自然科学、社会学及经济管理学科中都有广泛的应用。判别分析的特点是根据已掌握的、历史上每个类别的若干样本的数据信息,总结出客观事物分类的规律性...
Bayes判别法 基本思想 贝叶斯判别法是源于贝叶斯统计思想的一种判别分析法。这种方法先假定对研 究对象己有一定的认识,这种认识以先验概率來描述,然后取得一个样本,用样本來 修正已有的认识,得到后验概率分布,比较这些概率的大小,将待判样品判归为來自 概率最大的总体。对多个总体的判别考虑的不是建立判别式,而是比...
本案例是判别分析鼻祖Fisher当年对鸢尾花观测的分析数据。 其中蓝色箭头表示的量相当于分类变量,含有三个水平,分别为1、2、3,代表刚毛鸢尾花、变色鸢尾花和弗吉尼亚鸢尾花。 红框中的四个变量是测量变量,为数值型变量,分别表示花萼长、宽和花瓣长、宽。
判别分析经典案例 本案例是判别分析鼻祖Fisher当年对鸢尾花观测的分析数据。 其中蓝色箭头表示的量相当于分类变量,含有三个水平,分别为1、2、3,代表刚毛鸢尾花、变色鸢尾花和弗吉尼亚鸢尾花。 红框中的四个变量是测量变量,为数值型变量,分别表示花萼长、宽和花瓣长、宽。