fisher判别-3/在多元统计中，Bayes逐步判别 分析，基于主成分和灰色关联的系统聚类/ 。(1)若ω(x)>0，则X属于G (2)，若ω(x) 判别 分析，则可分为两组判别，根据判别函数的形式，可分为线性判别和非线性判别；根据公式判别 ， 处理变量有不同的方法，可分为分步判别，顺序判别，等等，根据判别的标准不同，可分为距离判别、费舍尔判别、贝叶斯判别等 。
1、离层水的水质特点李超1 。Factor分析Model Factor分析Method是一种多变量统计方法 ， 从研究变量的内在相关性出发，将一些关系复杂的变量简化为少数几个综合因素 。其基本思想是对观测变量进行分类 。也就是说，密切相关的变量被归入同一类，但不同类变量之间的相关性较低 ， 所以每一类变量实际上代表了一个基本结构，即一个公共因子 。所研究的问题是试图用公因子和特殊因子的最少数量的不可测的所谓线性函数之和来描述原始观测值的每个分量 。factor 分析:将每个研究变量分解成若干个影响因素变量，
【bayes与fisher判别分析,fisher跟bayes区别与联系】一部分由所有变量共有的几个公因子组成，另一部分是每个变量的唯一因子，即特殊因子factor 分析模型描述如下:(1)X(x1 ， x2，xp)￠是一个可观测的随机向量，均值向量E(X)0 ， 协方差矩阵Cov(X)∈ 。
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