Iris数据判别分析

《Iris数据判别分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、Iris数据判别分析一、提出问题R.A.Fisher在1936年发表的Iris数据中，研究某植物的萼片长、宽及花瓣长、宽。x1：萼片长，x2：萼片宽，x3：花瓣长，x4：花瓣宽。取自3个种类G1，G2，G3，每个种类50个样品，共150个样品。数据如下表所示。序号类别x1x2x3x411603314223642856223265284615436731562453632851156146341437369315123826222451592593248181014636102112613046141226027511613365305220142562539111536530551816

2、358275119173683259231815133175192572845132036234542321377386722222633347162336733572524376306621253492545172615535132273673052232827032471429264324515302612840133114831162323593051183325524381134363255019353643253233615234142371493614138254304515393793864204014432132413673357214215035166432582640

3、124414430132453772867204636327491847147321624825526441249250233310503723260285114830143521513816253361304918541483419255150301625615032122573612656145836428562159143301116015840122611513819462267314414633622848186414930142651513514266256304515672582741106815034164691463214270260294515712572635107

4、215744154731503614274377306123753633456247635827511977257194213783723058167915434154801524215181371305921823643155188336030481884363295618852492433108625627421387257304212881554214289149311529037726692391360225015921543917493266294613942522739149526034451696150341529714419142982502035109925524371

5、010025827391210114732132102146311521033693257231042622943131053742861191062593042151071513415210815035133109356284920110260224010111373296318112367255818113149311511142673147151152632344131161543715211725630411311826325491511926128471212026429431312125125301112225728411312336530582212436931542112

6、515439134126151351431273723661251283653251201292612947141302562936131312693149151323642753191333683055211342552540131351483416213614830141137145231331383572550201391573817314015138153141255234013142266304414143268284814144154341721451513715414615235152147358285124148267305017149363336025150153371

7、52（1）进行Bayes判别，并用回代法与交叉确认法判别结果；（2）计算每个样品属于每一类的后验概率；（3）进行逐步判别，并用回代法与交叉确认法验证判别结果。一、判别分析用距离判别法，假定总体G1，G2，G3的协方差矩阵1=2=3=。计算各个总体之间的马氏平方距离d2(Gi,Gj)形成的矩阵，其中dij2=d2Gi,Gj=(xi-x(j))TS-1(x(i)-x(j))线性判别函数是W1x=2.364x1+1.834x2-1.524