系统聚类法：探究多元统计分析中的分类距离

多元统计分析中的聚类技术

多元统计分析课件中，探索了利用聚类技术实现数据分类的方法。

算法与数据结构 1 2024-07-13

多元统计分析中的距离判别技术

距离判别方法的核心思想是，首先根据已知分类数据计算各类别的重心，然后测量待判定样本与每一类别重心的距离，最终将待判定样本分配到距离最近的类别。判别函数表达为：W(x)=D(x,G2)-D(x,G1)。判别依据是样本x与各类别重心的距离比较，以此确定样本的分类。

统计分析 0 2024-09-14

基于距离判别的多元统计分析

距离判别法主要利用样本与各类重心间的距离差异进行分类。首先，根据已知分类的数据计算各类的重心。然后，计算待判样本与各类的距离。最后，根据距离最小原则，将待判样本归入距离最近的一类。该方法常用的判别函数为 W(x) = D(x, G2) - D(x, G1)， 其中 D 代表距离函数，G1 和 G2 分别代表两类的重心。

统计分析 3 2024-05-29

距离矩阵在多元统计分析中的应用：聚类分析

距离矩阵包含样本间的距离信息，用于聚类分析，将具有相似特征的样本分组。

算法与数据结构 7 2024-05-13

多元统计分析

而a2=D(x)=σ2, 所以当k为偶数时：由此推递关系，所以X的k阶中心矩为。特别地，若X~N(0,1)，则

统计分析 3 2024-07-13

探究数据的多元视角：R语言统计分析

数据的世界：类型与属性 揭秘数据：不同类型与属性的深入解析 数据画像：统计描述 用数字描绘数据：基本统计指标的应用与解读 数据可视化：洞察数据之美 数据之舞：运用图表展现数据内在规律 数据间的秘密：相似性与相异性度量 探索数据关系：相似性和相异性度量方法解析 回顾与展望：多元统计分析的基石

统计分析 3 2024-05-23

马氏距离及其在多元统计分析中的应用概述

马氏距离，即广义欧氏距离，用于衡量来自均值向量为μ，协方差为Σ的总体G中的p维样本之间的距离。与欧氏距离不同，马氏距离考虑了观测变量之间的相关性和变异性，适用于具有相关性的数据集。在多元统计分析中，马氏距离被广泛用于测量样本间的相似性。

统计分析 1 2024-07-15

聚类分析和多元统计分析中距离定义的准则

第i个和第j个样品之间的距离dij的定义应满足以下四个条件，以确保距离的有效性和合理性。

算法与数据结构 2 2024-07-24

主成分分析法-多元统计分析

基本原理：将高维数据投影到低维空间中，保留最大方差的信息。 数学模型：特征值分解协方差矩阵，求出特征向量和特征值。 模型求解：计算特征值、特征向量并降维。 主成分性质：线性无关、正交、代表数据最大方差。 步骤与应用：确定目标维度，计算协方差矩阵，求解特征值和特征向量，降维并分析主成分。

统计分析 4 2024-05-13