判别分析的基本思想与方法(ppt 31页)
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一、判别分析的基本思想
二、判别分析与聚类分析的关系
三、距离判别法
四、Fisher 判别法
五、Bayes 判别法
六、典则判别分析
七、建立判别函数的方法
八、全模型法
九、前进法
十、后退法
十一、逐步判别法
十二、错判概率的估计方法
十三、特征值(函数判别力)
十四、典型相关系数
十五、组内结构系数 Structure Matrix
十六、判别分析的微机实现
判别分析的基本思想与方法内容提要:
判别分析的基本思想:
判别分析是用于判断个体所属类别的一种统计方法。根据已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值,建立判别函数和判别准则,并使其错判率最小,对于一个未知分类的样本,将所测指标代入判别方程,从而判断它来自哪个总体。当然,这种准则在某种意义上是最优的,如错判概率最小或错判损失最小等。其前提是总体均值有显著差异,否则错分率大,判别分析无意义。
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