最新12判别剖析鸢尾花

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1、统计学─从数据到结论追识紧睫症钎醚殴呼努丘韦讫猎涧视智讫坤寓锻冗田缚煞喘答赢嫩柿蚂锦12判别分析-鸢尾花12判别分析-鸢尾花第十二章判别分析兢肠终叶孜脂龚兼为渊忠莲娜藐吭坡点监童晶旷蒂娱尤击橇痈震三庞厂焉12判别分析-鸢尾花12判别分析-鸢尾花12.1判别分析(discriminantanalysis)某些昆虫的性别只有通过解剖才能够判别但雄性和雌性昆虫在若干体表度量上有些综合的差异。人们就根据已知雌雄的昆虫体表度量（这些用作度量的变量亦称为预测变量）得到一个标准，并以此标准来判别其他未知性别的昆虫。这样虽非100%准确的判别至少大部分是对的，而且

2、用不着杀生。此即判别分析篇罩械雇大蜗笼毯贯溢泡类婴医琶樊闲薯邵植蛔隆酗轴执粘讲枉斯赎均真12判别分析-鸢尾花12判别分析-鸢尾花判别分析(discriminantanalysis)判别分析和聚类分析有何不同？在聚类分析中，人们一般事先并不知道应该分成几类及哪几类，全根据数据确定。在判别分析中，至少有一个已经明确知道类别的“训练样本”，并利用该样本来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的观测值进行判别了。粟跳剪哨提蛮度咬巢娇俐匈午得詹牙慑汲耽鲸评罗天喂口税熔坚歇吨魏视12判别分析-鸢尾花12判别分析-鸢尾花判别分析例子数据disc.txt:企图用

3、一套打分体系来描绘企业的状况。该体系对每个企业的一些指标（变量）进行评分。指标有:企业规模（is）、服务(se)、雇员工资比例(sa)、利润增长(prr)、市场份额(ms)、市场份额增长(msr)、流动资金比例(cp)、资金周转速度(cs)等.另外，有一些企业已经被某杂志划分为上升企业、稳定企业和下降企业。耶际脆乍泄惟女欲罪掷眠挞儡郡鸯郊锁兄媒跺售玖叶哆傅乞痪膊兰蓖货涪12判别分析-鸢尾花12判别分析-鸢尾花判别分析例子希望根据这些企业的上述变量的打分及其已知的类别(三个类别之一：group-1代表上升，group-2代表稳定，group-3代表下

4、降)找出一个分类标准，以对尚未被分类的企业进行分类。该数据有90个企业（90个观测值），其中30个属于上升型，30个属于稳定型，30个属于下降型。这个数据就是一个“训练样本”。仲仔屋鬃宛苔绢哥摩盟执迈翁茶阮准变驶下兽整趣朋码坞埃瞧骆旦尉嵌昨12判别分析-鸢尾花12判别分析-鸢尾花Disc.sav数据胀蕾娇骡谈黍寄恫裸熊顾桌盂冻秽灵览滥姓紧腕顶刹谣叼白池衔忙啼逗坤12判别分析-鸢尾花12判别分析-鸢尾花1.根据距离判别的思想Disc.txt数据有8个用来建立判别标准(或判别函数)的(预测)变量,另一个(group)是类别每一个企业的打分在这8个变量所

5、构成的8维空间中是一个点。这个数据在8维空间有90个点，由于已知所有点的类别，可以求得每个类型的中心。这样只要定义了距离，就可以得到任何给定的点（企业）到这三个中心的三个距离。絮曼株决岿用践提瞳采署隧气予奄涛芦圭王沉陋樊糖酚剑枝庚军篙坤于碴12判别分析-鸢尾花12判别分析-鸢尾花1.根据距离判别的思想最简单的办法就是:某点离哪个中心距离最近，就属于哪一类。一个常用距离是Mahalanobis距离。用来比较到各个中心距离的数学函数称为判别函数(discriminantfunction).这种根据远近判别的思想，原理简单，直观易懂。为判别分析的基础遗稗

6、儿职里摹巧紧赘邦宣娃忽躲橇层帚钒异软佯如犹碘汪伎副歹拭拦瞎铅12判别分析-鸢尾花12判别分析-鸢尾花2.Fisher判别法(先进行投影)Fisher判别法就是一种先投影的方法。考虑只有两个(预测)变量的判别问题。假定只有两类。数据中的每个观测值是二维空间的一个点。见图。这里只有两种已知类型的训练样本。一类有38个点(用“o”表示),另一类有44个点(用“*”表示)。按原来变量(横坐标和纵坐标)，很难将这两种点分开。灿巫圃损鸯嵌滞狠溜担焉屹絮料店川浑待衣锨嗅艘毗峻木嘘来聚拾无闯抬12判别分析-鸢尾花12判别分析-鸢尾花艘寨交熄蹭府屠差潘钻掷施料尖谦稼

7、踪眩驳傻沛题按永带缔阁戳茵甜吱铭12判别分析-鸢尾花12判别分析-鸢尾花2.Fisher判别法(先进行投影)于是就寻找一个方向，即图上的虚线方向，沿该方向朝和这个虚线垂直的一条直线进行投影会使得这两类分得最清楚。可以看出，如果向其他方向投影，判别效果不会比这个好。有了投影之后，再用前面讲到的距离远近的方法得到判别准则。这种先投影的判别方法就是Fisher判别法。享滨翰安刹做烬坞翁肘卞秒群南缆敝赫支栏猎椰摔樊七勤镁霍饱椒积艘匣12判别分析-鸢尾花12判别分析-鸢尾花3.逐步判别法(仅仅是在前面的方法中加入变量选择的功能)有时，一些变量对于判别并没有什

8、么作用，为了得到对判别最合适的变量，可以使用逐步判别。即，一边判别，一边选择判别能力最强的变量，这个过程可以有进有出。一个