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FishEr判别分析考试例题

3)Fisher判别:亦称典则判别,是根据线性Fisher函数值进行判别,通常用于梁祝判别问题,使用此准则要求各组变量的均值有显着性差异.该方法的基本思想是投影,即将原来在R维空间的自变量组合投影到维度较低的D维空间去,然后在D维空间中再进行分类.投影的原则是使得每一类的差异尽可能小,而不同类间投影的离差尽可能大.Fisher判别的优势在于对分布、方差等都没有任何限制,应用范围比较广.另外,用该判别方法建立的判别方差可以直接用手工计算的方法进行新样品的判别,这在许多时候是非常方便的.

是多元分析的Fisher判别吧Fisher判别的基本思路就是投影,针对P维空间中的某点x=(x1,x2,x3,…,xp)寻找一个能使它降为一维数值的线性函数y(x): y(x)= ∑Cjxj 然后应用这个线性函数把P维空间中的已知类别总体以及求知类别归属的样本都变换为

在判别分析里面有选项的

马氏距离,你可以搜搜有关“距离判别分析法”的论文,很多论文的前面都有介绍.

spss判别分析fisher怎么根据重心判断 第一步是整理数据,首先定义变量,这个不是很难. 第二步:分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系.所以确定农民收入为因变量,而其他为自变量.通过analyze下面的regression来完成.即把农民收入选进因变量,其他(除年份和总计)作为自变量分析.当然里面还有像statistics等这些功能项,你作为默认就行了. 第三步:解释模型.认定你的模型做的好不好要看检验的结果,这里看R值.如果R接近1,则说明模型和实际拟和的效果比较好.你的模型R值达到了0.9多,说明效果非常不错.

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你说的对,这两种方法都是将求解域划分成有限个网格进行近似求解.其最根本的区别在于:有限差分法是利用级数的概念将连续函数离散化,正如高等数学上所学的连续函数用泰勒级数表达一样,网格上的结点就是级数中的一个取值点,这样以级数和的形式求得最终的解,这个解是近似解,其余项就是误差.有限元法是利用插值原理对求域进行近似求解,将求解域划分网格,每个网格看作一个单元进行求解,这样可以得到若干有限个单元的解,这些解的集和构成整体函数的解.就是说每个单元一个解,这些解分布在整个求解域上,构成不同区域解的变化,如力的变化,温度的变化,这样就可以宏观上看到在不同点上不同的值了.

根据判别标准不同,可以分为距离判别、Fisher判别、Bayes判别法等.判别函数判别分析通常都要设法建立一个判别函数,然后利用此函数来进行批判,判别函数主要有两种,即线性判别函数(LinearDiscriminantFunction)和典则判别函数(CanonicalDiscriminateFunction).

判别方法是确定待判样品归属于哪一组的方法,可分为参数法和非参数法,也可以根据资料的性质分为定性资料的判别分析和定量资料的判别分析.此处给出的分类主要是根据采用的判别准则分出几种常用方法.除最大似然法外,其余几种均适

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