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多元统计学判别分析的基本思想

归档日期:08-20       文本归类:多元统计推理      文章编辑:爱尚语录

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  展开全部判别分析是多元统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析方法。

  按判别准则不同,有距离判别、贝叶斯判别(Bayes)、费歇(Fisher)判别等。

  判别分析是指事物的分类是清楚的,目的是通过已知分类建立判别函数,预测新的观察对象所属类别。

  聚类分析是指事物分类不清楚,分几类也不清楚,目的希望将事物进行分类(探索性研究)

  但判别分析是在已知对象有若干类型和一批已知样品的观测数据后的基础上根据某些准则建立判别式. 而做聚类分析时类型并不知道.

  因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组,使得同组内的变量之间相关性不高,而不同组的变量间的相关性较低。每组变量代表一个基因结构,并用一个不可观测的综合变量表示,这个基本结构就是公共因子。

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