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判别分析是什么,距离判别分析的思想是什么?

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判别 分析距离判别和贝叶斯判别有什么区别？线性判别 分析LDA和偏最小二乘判别分析PLSD有什么区别？什么是Bayes判别Bayes判别是基于Bayes准则的多元统计分析方法 。Bayes 判别是基于Bayes准则的判别 分析的多元统计方法 。

1、matlab的 判别 分析classify函数怎么用?将待分类对象的每个属性指标值代入判别 分析生成的几个函数中，得分最高的属于该类别 。帮助分类；输入函数就能看到 。主要帮助分类；输入函数就能看到 。Sub-Bayes 判别:对象(人群)在抽样前有一定的知识 。这些知识往往用先验分布来描述 ， 然后对先验知识进行修正，得到一个后验分布，各种统计推断都是基于后验分布 。

在Matlab软件包中，将分类后的m个数据(长度n)作为行向量 ， 得到一个矩阵三角化，每一行属于一个分类类别，分类类别构成一个整数列向量G(有m行)，将待分类的k个数据(长度n)作为行向量，得到一个矩阵样本，然后利用classify函数进行线性判别/ 。

2、用spss做 判别 分析时临界值是怎么计算出来的_问题描述:答案1::临界比，也称决策值，是根据考试成绩区分高低组，然后求出各项目中高低组的平均差值 。具体方法是将各项目总分由高到低排列，总分前27%为高组，后27%为低组，给属于高组的科目加一个变量赋1，给低组加一个变量赋2 。独立样本t检验用于检验高分组和低分组被试之间平均项目数的差异 。

3、 判别 分析用什么方法判断质量如何,效果如何 判别 Method是确定待判断样本属于哪一组的方法 。可分为参数法和非参数法，也可根据数据的性质分为定性数据判别 分析和定量数据判别 。这里给出的分类主要是根据采用的判别准则来划分几种常见的方法 。除最大似然法外，其他方法都适用于连续数据 。1)极大似然法:用于所有自变量都是分类变量的情况 。该方法基于独立事件概率的乘法定理，根据训练样本信息得到样本被归入任意类别的概率 。

2) Distance 判别:基本思想是有训练样本得到每个类别的重心坐标 ， 然后计算新样本到每个类别重心的距离，这样就可以把它们归入最近的类别 。即根据病例与母亲的距离判别 。最常用的距离是马氏距离 ， 偶尔也会用到欧氏距离 。Distance 判别直观简单，适用于所有自变量均为连续变量时的分类，对变量的分布类型没有严格要求，特别是总协方差矩阵的相等性 。
【判别分析是什么,距离判别分析的思想是什么?】
4、请问,线性 判别 分析LDA和偏最小二乘 判别 分析PLSDA有什么区别?将四维X向量X(x1，x2，x3，x4)展开为十四维向量(x1，x2，x3 ， x4，x1 * x1，x1 * x2 ， x1 * x3，x1 * x4，x2 * x3，x2 * x4，x3 * x3 。从而解决问题 。楼主有没有学过PatternRecognition里面的LDA(LinearDiscriminantAnalysis)算法？

它有成熟的解析方案，随便在网上搜一下就能得到非常详细的答案 。楼主自己的问题可以看作是QDA算法 ， 中文叫二次项判别 分析 。因为QDA有一个二次项，它比LDA本身更复杂 。

5、距离 判别与贝叶斯 判别的区别是什么? Bayesian 判别的准则是最小化误判造成的平均损失 。距离判别采用马哈拉诺比斯距离，反映离散程度 。当判别时，计算样本到总体的马氏距离，将样本归入马氏距离最小的类别 。对于协方差矩阵相同的几个正态总体 ， 它们之间的区别在于临界值的选?。蝗绻妊楦怕屎退鹗Ш橇礁鱿嗤讲罹卣蟮南嗤芴?，则贝叶斯和距离判别是相同的 。距离判别 分析方法是判别样本所属的类别，是一种应用性很强的多因素决策方法 。根据历史上已知的每个类别的样本数据信息，总结出客观事物分类的规律性 ， 建立准则判别 。只有根据判别的总结公式和判别的准则，才能得出样点的类别为判别 。
6、什么是贝叶斯 判别 Bayes 判别是基于Bayes准则的多元统计分析方法 。Bayes 判别是基于Bayes准则的判别 分析的多元统计方法 ， 贝叶斯判别Bayesian判别method的基本思想是 ， 有两个总体 ， 它们的先验概率分别为q1和q2 ， 每个总体的密度函数为f1(x)和f2(x) 。当观察到样本X时，第k个总体的后验概率可以通过贝叶斯公式计算如 。

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