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核线性判别分析,spss线性判别分析

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6 . 2 . 1 Cluster 分析Cluster 分析又称Cluster分析、Cluster分析 。参数估计可分为参数回归分析和参数判别-2/ ， 在参数判别 分析中 ， 人们需要假设随机选取作为判别基础的数据样本在所有可能的类别中服从特定的分布，在参数回归分析中，人们假设数据分布符合某种行为，如线性，可修改线性或指数行为，然后在目标函数族中寻找特定解，即确定回归模型中的未知参数 。

1、核密度估计KernelDensityEstimation(KDE从给定的样本集中求解随机变量的分布密度函数是概率统计的基本问题之一 。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计 。参数估计可分为参数回归分析和参数判别-2/ 。在参数回归分析中，人们假设数据分布符合某种行为，如线性，可修改线性或指数行为，然后在目标函数族中寻找特定解，即确定回归模型中的未知参数 。在参数判别 分析中 ， 人们需要假设随机选取作为判别基础的数据样本在所有可能的类别中服从特定的分布 。

线性分类:线性可分性、损失函数、经验风险和结构风险 。核函数的选择要求满足Mercer定理，即样本空间中任何核函数的文法矩阵都是半正定矩阵 。

【核线性判别分析,spss线性判别分析】扩展数据SVM于1964年提出，20世纪90年代后发展迅速，并衍生出一系列改进和扩展的算法 ， 应用于人像识别和文本分类等模式识别问题 。核函数具有以下性质:1 .核函数的引入避免了“维数灾难”，大大减少了计算量 。而输入空间的维数n对核函数矩阵没有影响，因此核函数方法可以有效处理高维输入 。

2、含油气性评价数学模型一般用cluster 分析等综合评价和专家系统来评价一个圈闭甚至一个地区的含油气性 。6 . 2 . 1 Cluster 分析Cluster 分析又称Cluster分析、Cluster分析 。聚类的方法有很多种分析，主要是将一组研究对象(样本或变量)按其性质、特征、数量的相似性进行分类 。油气资源评价中的聚类分析总的思路是选取一些勘探研究程度较高的圈闭、区块和盆地(包括含油气和不含油气)作为标型单元，连同勘探研究程度相对较低、含油气性不确定的评价对象，根据多个变量指标(包括性质、特征等，)这些样本(标型单位和评价对象) ， 通过各种方法确定距离系数或相似系数，然后编制分类谱系图，直观显示样本之间的相似性，最后在不同的相似尺度上进行不同厚度的分类 。

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