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判别分析的实际应用,简述叠加分析的实际应用

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线性判别 分析(LDA)和二次判别 分析(QDA)是两个经典的分类器 。c .应用:分类和预测d. 判别 分析和聚类分析:一、聚类分析，我们当时不知道如何分类和工作；二，判别 分析 ， 样本的分类已经提前确定，需要利用训练样本建立判别准则对新样本进行判断和分类 。
【判别分析的实际应用,简述叠加分析的实际应用】
1、信号与系统,线性判断系统是否线性取决于信号是否满足叠加 。如果说输入x1作者|网络大数据源|工业情报员数据处理是对复杂海量数据价值的提炼，最有价值的地方是可预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式，帮助数据科学家更好地理解数据 ， 并根据数据挖掘的结果做出预测性决策 。主要工作环节包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理分析以及挖掘大数据展示与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等 。).

2、SPSS17.0中文版常用功能与应用实例精讲的介绍本书《SPSS17.0中文版常用函数及应用实例介绍》是《SPSS15.0中文版常用函数及应用实例介绍》的升级版 ， 该书从实用的角度出发，将常用模块与大量工程实例相结合，深入浅出地介绍了SPSS 17.0中文版的操作方法和应用技巧 。适合SPSS的初、中级读者，是统计学、社会学、经济学等专业的理想教材，也是读者研究和量化该学科的首选参考书 。

3、请问国内外对距离 判别法的应用研究课题研究现状及发展趋势我的毕业...[摘要]考虑到影响冲击地压的矿井地质因素和开采技术因素 ， 提出了距离判别 分析预测冲击地压危险性的方法 。选取煤层开采深度、顶板岩性、地质构造复杂程度、煤层倾角、煤层厚度、开采方式、有无煤柱、爆破开采或综采开采等8个指标作为距离判别-1/模型的输入变量，以实测工程数据作为学习样本进行训练，建立相应的-0 。研究结果表明，距离判别 分析模型学习性能好，预测精度高，回判估计误判率为零，是一种有效实用的岩爆预测方法 。

4、【营销调研中】多元回归的目的、效果判断和应用现代统计学1 。factor分析(factor analysis)factor分析的基本目的是用少数几个因素来描述许多指标或因素之间的关系，即把几个密切相关的变量归入同一类别，每一类变量就成为一个因素(之所以称之为因素，是因为正是利用了这种研究技术，我们可以很容易地发现影响消费者购买、消费和满意度的主要因素有哪些，以及它们的影响力(权重) 。利用这种研究技术 ， 还可以为市场细分做前期工作分析 。

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