判别分析_CDA答疑社区

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2018-12-04 阅读量: 908

判别分析

1、概述

判别分析是基于已知类别的训练样本，对未知类别的样本判别的一种统计方法，也是一种有监督的学习方法，是分类的一个子方法！

具体是：在研究已经过分类的样本基础上，根据某些判别分析方法建立判别式，然后对未知分类的样本进行分类！

2、判别方法

根据判别分析方法的不同，可分为下面几类：

（1）距离判别法

（2） Fisher判别法

（3） Bayes判别法

（4）逐步判别法

比较常用的是Bayes判别法和逐步判别法

3、注意事项：

判别分析主要针对的是有监督学习的分类问题。这里重点注意其优缺点：

（1）距离判别方法简单容易理解，但是它将总体等概率看待，没有差异性；

（2） Bayes判别法有效地解决了距离判别法的不足，即：其考虑了先验概率——所以通常这种方法在实际中应用比较多！

（3）判别分析要求给定的样本数据必须有明显的差异，在进行判别分析之前，应首先检验各类均值是不是有差异，如果检验后某两个总体的差异不明显，应将这两个总体合为一个总体，再由剩下的互不相同的总体重现建立判别分析模型。

（4）Fisher判别法和bayes判别法的使用要求：两者对总体的数据的分布要求不同，Fisher要求对数据分布没有特殊要求，而bayes则要求数据分布是多元正态分布，但实际中却没有这么严格！

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