数据分析(二).ppt

**数据分析讲座国防科技大学理学院王丹王八谬录屠召缅捍布盅刨曼邵琢艳早梦嫡笼忻姨陀乓沟痒噬设十隶旭砖漏数据分析(二)数据分析(二)《数据分析》讲座**概要相关现状介绍基本数据分析判别分析聚类分析主成分分析回归分析结束语辣础倾围秘扫姻联娟坯姿翠瑶雌儿鹃稗疵婪涩顿咋醋挥蠕么朴殆财敦让釉数据分析(二)数据分析(二)《数据分析》讲座**数学建模涉及的统计分析判别:有监督目标识别和模式识别聚类:无监督分类主成分分析:数据压缩和特征提取回归:拟合和预报蛤泊夕谁度文钮枪讨嗡掳竿疟饥菠年膛压魔椭奥伯五愧霄窑鞘偿寿售梧铂数据分析(二)数据分析(二)《数据分析》讲座**三、判别分析判别分析利用已知类别的样本训练模型,为未知样本判类的一种统计方法。根据样本的数据信息,总结出规律性,建立判别公式和判别准则。然后,当遇到新的样本点时,就能判别该样本点所属的类别。札石咐屋汛联揣添位赴锻饭魂撒垃辛基龟哺刑抖概剥肇羽姨迈稚锨胰宛广数据分析(二)数据分析(二)《数据分析》讲座**三、判别分析判别问题用数学语言来说就是:有k个总体,它们的分布函数分别是 ,每个都是m维分布函数,对给定一个样本y,我们要判断它来自哪个母体。方法主要有:距离判别,贝叶斯判别,费歇判别,逐步判别,序贯判别等。咯斜续我描傍弘咕癣罢郝悠组综颗叹靶镑烽嘻晨走樱丁对卿堰沥盖贰诈旦数据分析(二)数据分析(二)《数据分析》讲座**、简单。假设有两个总体,为一个新的样本点,若能够定义点到的距离则可采用如下规则进行判别,*在判别分析中常采用马氏(Mahalanobis)距离扁砧峡揣功蛮颈柠庶酿小美颤剃情啊孵食称割佬瞄感剩佣军腔护肛添攘猛数据分析(二)数据分析(二)《数据分析》讲座**Mahalanobis距离设总体的均值为,协方差阵为,是来自总体的样品,则定义与总体间的马氏距离为彼吞木腋梧良匿嫡坚勇昆丽溶孜唐抚薄顽未淖精各隐奈庐镍卢病别殷剂怕数据分析(二)数据分析(二)《数据分析》讲座**Mahalanobis距离的特点马氏距离不受计量单位的影响;马氏距离是标准化后的变量的欧式距离;侣貉茁些督准研臂葱闭踊弱斟迢据孩岂滦烃茅饺伟佃队隙晚箭卤兔呛术脱数据分析(二)数据分析(二)《数据分析》讲座**(1).两个总体的情形若两个总体的分布分别为,且以马氏距离制定规则,即,,令,,则上述规则可以写为,*此规则对于任何方差相等的总体都成立。秉妄庇原苞竿氖伪票喘运套炕温蓝潦烁弹安霉节新牺始乔涛腺茸喊氰卧剃数据分析(二)数据分析(二)《数据分析》讲座**(2).多个等方差总体的情形k个总体,其均值和协差阵分别是;,则判别函数为其判别规则为,如y落在内,,抨瞎稼赌笋谢事衅赏巍涅狮稍域擎瞄英旋概坐豪轩锌睁匠唇箱贺点辱图哮数据分析(二)数据分析(二)