matlab开发-支持向量的判别分析

用Matlab开发的判别分析程序

使用经典和稳健估计方法对不同组别之间的数据进行识别和分类。

Matlab 0 2024-09-28

MATLAB中的判别分析技术

判别分析是一种重要的数据分析方法，广泛应用于统计学和机器学习领域。在MATLAB中，判别分析可以通过多种方法实现，例如线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）和支持向量机（SVM）等。这些方法不仅能够帮助研究人员有效地处理数据，还可以提供高效的分类和预测能力。此外，MATLAB还提供了丰富的资源，包括相关的源码和PPT，帮助用户深入理解和应用判别分析技术。

Matlab 0 2024-08-25

MATLAB实现判别分析案例

判别分析是一种统计分析方法，用于根据一组特征值识别不同类型的数据。它涉及使用判别函数来确定数据点属于哪一类。MATLAB提供了对判别分析的全面实现，使其能够轻松应用于各种分类任务。

统计分析 4 2024-05-15

判别分析效果评估方法

留一法交叉验证: 将已知类别样本逐个剔除，利用剩余样本构建判别函数，对被剔除样本进行判别。 错误率计算: 记录所有被错判的样本，分别计算每个类别和整体的错判率。 效果衡量: 根据错判率的大小评估判别分析的效果，错判率越低，判别效果越好。

统计分析 4 2024-04-30

MATLAB 实现判别分析数学建模算法

判别分析是一种统计方法，可用于识别不同类别间的最佳线性组合。它主要用于分类问题，将观测数据分配到预定义类别。判别分析有两种类型：- 线性判别分析 (LDA) 寻找线性投影轴，以最大化类别间差异，同时最小化类别内差异。它考虑了类别信息，与主成分分析 (PCA) 不同。- 二次判别分析 (QDA) 不要求类别协方差矩阵相等，每个类别具有独立协方差矩阵。

数据挖掘 6 2024-05-25

MATLAB中贝叶斯判别分析的实现

MATLAB中贝叶斯判别分析的详细实现，包括原理介绍和代码示例。

Matlab 3 2024-05-30

判别分析-多元统计分析

判别分析用于对样本分类，可分为以下方法：- 距离判别法：利用样本间的距离进行分类- 贝叶斯判别法：基于贝叶斯定理进行分类- 费歇尔判别法：最大化样本组间方差与组内方差的比值进行分类

统计分析 3 2024-05-13

线性判别分析概念和应用

本资源讲解判别分析概念、Fisher线性判别，并提供相关算例。

统计分析 3 2024-05-12

SAS判别分析实验结果数据集

这份资源包含SAS判别分析的实验结果以及对应的数据集。

统计分析 3 2024-05-19