距离矩阵在多元统计分析中的应用：聚类分析

多元统计分析中的聚类分析PPT

高惠璇版的多元统计分析课件中详细探讨了聚类分析的应用。

统计分析 1 2024-07-31

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

多元统计分析与聚类分析

多元统计分析与聚类分析的基础原理、特性以及实例演示的课件。

统计分析 0 2024-10-10

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

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

相似系数在多元统计分析中的应用

相似系数是一种衡量两个向量相关性的指标。对于已测定 n 个变量的 p 组数据，令 X 为一个 n x p 的矩阵，则变量 xi 和 xj 的相关性，记为相关系数 rij，可定义为：r_{ij}=frac{sum_{k=1}^{p}x_{ik}x_{jk}}{sqrt{sum_{k=1}^{p}x_{ik}^2sum_{k=1}^{p}x_{jk}^2}}其中，x_{ik} 表示数据集中第 i 个变量的第 k 个观测值。

统计分析 3 2024-05-15

变量类型在多元统计分析中的应用

多元统计分析中的变量可分为定量变量和定性变量。 定量变量以数值形式描述研究单位的特征，如年龄、身高、体重等。 定性变量以类别形式描述研究单位的特征，分为二分类变量（如性别）和多分类变量（如血型）。

统计分析 3 2024-04-30

多元统计分析的应用

我们运用多元统计方法：1、以各科成绩总和作为综合指标，评估学生学习表现。2、依据各科成绩相似性对学生进行分类（包括成绩优良与较差者，以及文理科成绩优秀者）。3、分析各科成绩间的关联，例如物理与数学成绩之间的关系，以及文理科成绩的相关性。

统计分析 2 2024-07-17

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