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上传时间: 2009-08-12
详细说明: 在判别分析中,至少有一个已经明确知道类别的“训练样本”,利用这个数据,就可以建立判别准则,并通过预测变量来为未知类别的观测值进行判别了。 所谓Fisher判别法,就是一种先投影的方法。 考虑只有两个(预测)变量的判别分析问题。 假定这里只有两类。数据中的每个观测值是二维空间的一个点。见图(下一张幻灯片)。 这里只有两种已知类型的训练样本。其中一类有38个点(用“o”表示),另一类有44个点(用“*”表示)。按照原来的变量(横坐标和纵坐标),很难将这两种点分开。 于是就寻找一个方向,也就是图上的虚线方向,沿着这个方向朝和 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来得到判别准则。这种首先进行投影的判别方法就是Fisher判别法。 ...展开收缩
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