多元统计分析中的距离判别技术

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

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

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

费歇尔判别法的多元统计分析

费歇尔判别法的核心思想是通过将多维数据投影至特定方向，以尽可能地区分不同总体。这种投影利用方差分析构建一个或多个超平面，以最大化组间差异并最小化组内差异。判别函数通过将待分类样本映射至这些超平面，计算出判别函数值y1、y2和y，然后通过加权平均值y0进行分类决策。

统计分析 0 2024-09-14

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

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

系统聚类法：探究多元统计分析中的分类距离

系统聚类法，作为多元统计分析中的一种重要分类方法，其核心在于通过分析类与类之间的距离来实现分类。

统计分析 2 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