判别分析上机ppt课件.ppt

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1、判别分析(discriminantanalysis)判别分析的方法距离判别－－适用任何类型的资料Bayes判别Fisher判别逐步判别1.距离判别基本思想：根据已知分类，分别计算各类重心（各类各指标的均值），采用待测样品与各类重心就近的准则进行判别归类。两类距离判别步骤：判断两组样本是否来自不同总体－t检验/Hotelling齐：用合并协方差阵计算d协方差齐性检验不齐：用各类协方差阵计算d由距离就近准则判别归类判错率：衡量判别效果的一个重要指标SAS的判别过程－－discrimProcdiscrim选项;*class组别变量名；分别按指定的变量分组

2、*var变量名；指定参与判别的变量run；*:表示discrim过程必须的语句。discrim选项：Data=数据集名BcovTcovWcovPcovTestdata＝数据集名CrosslistCrossvalidateManova/anova列出类间协方差阵列出总体协方差阵列出类内协方差阵列出合并协方差阵－指定训练样本数据集指定待测样本数据集列出训练样本每个观测相互检验的分类结果－组内回代交叉验证多指标/单指标总体有无差异见教材P194例10.1－－有已知训练样本见教材P198例10.21.1距离判别例10.1的程序procdiscrimdata

3、=exp10_2bcovtcovwcovpcovcrosslistcrossvalidatelistpool=testmanova;varx1x2x3x4x5;classgroup;run;两组协方差矩阵的齐性检验SAS10.2的结果结果表明组内回代第一类错判率8.51％第一类错判率6.52％交叉验证第一类错判率9.57％第一类错判率6.52％说明距离判别（其判别函数公式（10.8））方法较好。1.2多类距离判别：其基本思想与步骤与两类距离判别相同。见教材P200例10.32bayes判别基本思想在判别分析时考虑先验概率，并利用Bayes公式导出后

4、验概率，即各个样品属于每类的概率，判别准则按后验概率大小归类。对资料的要求总体分布为正态或多元正态分布。2.1bayes判别的步骤：判断两组样本是否来自不同总体－t检验/Hotelling齐：用合并协方差阵计算协方差齐性检验不齐：用各类均向量与协方差阵计算由后验概率大小准则判别归类判错率：衡量判别效果的一个重要指标。线性判别函数二次判别函数3Fisher判别基本思想投影，即把K类的m维数据投影（变换）到某一个方向，使得变换后的数据，同类别的点“尽可能”聚在一起”，不同类别的点“尽可能分类”。两类的Fisher判别就是将多个变量变换成一个变量，再依据

5、距离判别准则判断。对资料的要求无任何要求。3.1两类的Fisher判别步骤：求的非0特征根合特征向量根据特征向量的变换式由变换式求出加权平均由关系进行归类判错率：衡量判别效果的一个重要指标见教材P206例10.5。例10.5的程序procdiscrimmethod=normalmanovalisterrpool=yescrosslisterr;classgroup;varx1-x5;run;选用参数法表各类协方差为齐性，用合并的协方差阵计算，即Fisher为线性判别函数