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R语言应用实战-基于R语言的判别分析:fisher判别法,距离判别法以及Bayers判别法(附源代码)

发布时间:2025/4/5 编程问答 46 豆豆
生活随笔 收集整理的这篇文章主要介绍了 R语言应用实战-基于R语言的判别分析:fisher判别法,距离判别法以及Bayers判别法(附源代码) 小编觉得挺不错的,现在分享给大家,帮大家做个参考.

前言

判别分析(Discriminat Analysis)是多变量统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析法。它所要解决的问题是在一些已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下确定新的样本属于已知类别的哪一类。判别分析在处理问题时,通常要给出一个衡量新样品与各已知类型接近程度的描述统计模型即判别函数,同时也指定一种判别规则,借以判定新的样本归属。

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判别分析的种类主要分为确定型判别:Fisher判别法(1)   线性型 (2)距离型(3)非线性型  还有一类是统计型判别:Bayers 判别法(1)概率型 (2)损失型

一 .Fisher 线性判别函数          

两个总体中抽取具有p个指标的样品观测数据,借助于方差分析的思想构造一个线性判别函数:

总结

以上是生活随笔为你收集整理的R语言应用实战-基于R语言的判别分析:fisher判别法,距离判别法以及Bayers判别法(附源代码)的全部内容,希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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