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判别分析 分类

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判别分析，c .应用:分类和预测d .判别分析/和聚类分析:i .聚类 。二，判别 分析，样本的s 分类已经提前确定，需要使用训练样本建立判别准则对新样本进行判断和分类 ， 聚类分析、线性判别 分析(LDA)和二次判别 分析(QDA)是两个经典 。
【判别分析 分类】
1、SPSS进行 判别 分析的步骤、结果解释Load data:分析运算步骤:Fisher(F):贝叶斯线性判别函数的系数不规范(U):典型的判别系数不规范，即Fisher投影函数 。先验概率选择的结果是距离判别的结果，它是根据贝叶斯判别的组样本量计算的 。输出是贝叶斯判别 option 。您可以在此修改每组的假设概率，然后单击“运行”保存 。Predictedgroupmembership:存储判别样本类别的值；判别 score:存储Fisher 判别函数值(投影函数)有几个典型的判别函数有几个判别函数值变化组成员概率(概率

2、线性 判别 分析(LDAlinear判别分析(线性维分析，简称LDA)是一种经典的监督数据降维方法 。LDA的主要思想是将一个高维空间中的数据投影到一个更低维的空间中，投影后需要保证每个类别的类内方差?。嗉渚挡畲?nbsp;， 也就是说同一类别的高维数据投影到低维空间后会聚集在一起，但不同类别之间相距较远 。将二维数据投影到一维直线上如下图所示:上图提供了两种方式 ， 哪种投影方式更好？

上图直观地给出了LDA 分类的主要思想，下图通过数学公式推导出如何得到最佳投影方法 。为了方便解释LDA的原理 ， 我们以Er 分类为例 。假设现有的数据集D{(x1 ， y1)，(x1 ， y1)，...，(xm，ym)}，其中任何样本xi都是n维向量 。Nj定义为J类样本的个数，Xj是J类样本的集合，μj是J类样本的均值向量，σ (0，

3、贝叶斯 判别 分析和朴素贝叶斯 分类时一样的吗Distance of Not判别-2/Method Yes判别一种对样本所属类别应用性较强的多因素决策方法 。根据历史上每个类别的一些已知样本数据信息 ， 对客观事物进行归纳-当遇到新的样本点时，只需根据归纳的公式判别和判据判别，就可以对样本点的类别进行归纳判别 。distance判别分析的基本思想是，样本如果有最短的距离就属于哪个总体 。Bayes 判别是基于Bayes准则的判别 分析的多元统计方法 。

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