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。
基于距离判别的多元统计分析
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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。
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