数学建模-判别分析共29页文档
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第15讲 判别分析
0.03 0.09
0.068 0.18
0.22
0.039
0.084 0.066 0.029 0.32
0.012 0.041
0.085 0.076 0.019 0.3
0.01
0.04
0.064 0.072 0.02
0.25
0.028 0.038
0.054 0.065 0.022 0.28
0.021 0.04
距离判别法：首先根据已知分类的数据，分别计算各 类的重心，计算新个体到每类的距离，确定最短的距 离（欧氏距离、马氏距离）。 Fisher判别法：利用已知类别个体的指标构造判别 式（同类差别较小、不同类差别较大），按照判别 式的值判断新个体的类别。 Bayes判别法：计算新给样品属于各总体的条件概率， 比较概率的大小，然后将新样品判归为来自概率最 大的总体。
数学建模与数学实验
第15讲 判别分析
后勤工程学院数学教研室
实验目的
1.了解判别分析的基本内容。 2.掌握用数学软件求解判别问题。
实验内容
1.判别问题引例及基本理论。 2.用数学软件求解判别问题。 3.应用实例 4.实验作业。
一、判别分析概述
判别分析是根据观测到的某些指标对所研究的 对象进行分类的一种多元统计分析方法。
5
35 1 9 1 34 5.00 0.40 1.30
6
37 1 1 3 24 15.10 1.80 1.82
7
29 1 13 1 42 7.40 1.46 1.65
’linear’
即各组的先验分布均为协方差矩阵相同的 p 元正态分布，此时由
‘quadratic’ ‘mahalanobis’
样本得出协方差矩阵的联合估计 二次判别分类，假定各组的先验分布均为 p 元正态分布，但
数学建模 判别分析
P (π i | x ) = pi f i ( x )
∑ p f (x)
i =1 i i
k
, i = 1, 2,⋯, k
最大后验概率准则是采用如下的判别规则：
x ∈ π l , 若P (π l | x ) = max P (π i | x )
1≤i ≤ k
二、最小平均误判代价准则
（5.3.13）式的一些特殊情形
第五章 判别分析
§5.1 §5.2 §5.3 §5.4 引言 距离判别 贝叶斯判别 费希尔判别
§5.2 距离判别
一、两组距离判别 二、多组距离判别
一、两组距离判别
设组 π 1 和 π 2的均值分别为 µ1 和 µ 2 ，协差阵分别 为Σ1 和 Σ 2 ( Σ1 , Σ 2 > 0) ， x 是一个新样品( p 维)， 现欲判断它来自哪一组。 1. Σ1 = Σ 2 = Σ 时的判别 2. Σ1 ≠ Σ 2 时的判别
它是 x 的二次函数，相应的判别规则为
x ∈ π 1 , 若W ( x ) ≤ 0 x ∈ π 2 , 若W ( x ) > 0
二、多组距离判别
§5.3 贝叶斯判别
一、最大后验概率准则 二、最小平均误 Nhomakorabea代价准则
一、最大后验概率准则
设有 k 个组 π 1 , π 2 ,⋯, π k ，且组 π i 的概率密度为 fi ( x )， 样品来自组 π i 的先验概率为 pi , i = 1, 2,⋯, k ，满 足 p1 + p2 + ⋯ + pk = 1。则 x 属于 π i 的后验概率为
ˆ ( 2 |1) = n ( 2 |1) , P (1| 2 ) = n (1| 2 ) ˆ P n1 n2
∑ p f (x)
i =1 i i
k
, i = 1, 2,⋯, k
最大后验概率准则是采用如下的判别规则：
x ∈ π l , 若P (π l | x ) = max P (π i | x )
1≤i ≤ k
二、最小平均误判代价准则
（5.3.13）式的一些特殊情形
第五章 判别分析
§5.1 §5.2 §5.3 §5.4 引言 距离判别 贝叶斯判别 费希尔判别
§5.2 距离判别
一、两组距离判别 二、多组距离判别
一、两组距离判别
设组 π 1 和 π 2的均值分别为 µ1 和 µ 2 ，协差阵分别 为Σ1 和 Σ 2 ( Σ1 , Σ 2 > 0) ， x 是一个新样品( p 维)， 现欲判断它来自哪一组。 1. Σ1 = Σ 2 = Σ 时的判别 2. Σ1 ≠ Σ 2 时的判别
它是 x 的二次函数，相应的判别规则为
x ∈ π 1 , 若W ( x ) ≤ 0 x ∈ π 2 , 若W ( x ) > 0
二、多组距离判别
§5.3 贝叶斯判别
一、最大后验概率准则 二、最小平均误 Nhomakorabea代价准则
一、最大后验概率准则
设有 k 个组 π 1 , π 2 ,⋯, π k ，且组 π i 的概率密度为 fi ( x )， 样品来自组 π i 的先验概率为 pi , i = 1, 2,⋯, k ，满 足 p1 + p2 + ⋯ + pk = 1。则 x 属于 π i 的后验概率为
ˆ ( 2 |1) = n ( 2 |1) , P (1| 2 ) = n (1| 2 ) ˆ P n1 n2
6数学建模之判别分析.
类别 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2
.38 .19 .32 .31 .12 -.02 .22 .17 .15 -.10 .14 .14 -.33 .48 .56 .20 .47 .17 .58 .04 2019/5/8 -.06
.11 .05 .07 .05 .05 .02 .08 .07 .05 -1.01 -.03 .07 -.09 .09 .11 .08 .14 .04 .04 .01 -.06
（与两个总体类似，书101－102页）
d 2 (y,Gi ) (y i ) 1(y i )
y1y
2y
1 i
i1i
y'1 y 2(y1i 0.5i1i)
2019/5/8
江西理工大学理学院
令
fi ( y)
(y
待判， 如d 2 ( y,G1) d 2 ( y,G2 )
d 2 (y,G2 ) d 2 (y,G1) (y 2 )21(y 2 ) (y 1)11(y 1)
2019/5/8
江西理工大学理学院
（二）多总体的距离判别法
1、协方差阵相等
设有个K总体，分别有均值向量ui(i=1,2,…,k)和协 方差阵Σi= Σ，又设Y是一个待判样品。则Y与各 总体的距离为（即判别函数）：
2019/5/8
总负债率 -.45 -.56 .06 -.07 -.10 -.14 -.23 .07 .01 -.28 .15 .37 -.08 .05 .01 .12 -.28 .51 .08
2019/5/8
收益性指标 -.41 -.31 .02 -.09 -.09 -.07 -.30 .02 .00 -.23 .05 .11 -.08 .03 .00 .11 -.27 .10 .02
数学建模-判别分析
data rainfall; input year x1-x4 species; cards; 1951 0.58 82.0 44.0 40.6 1 1952 0.40 83.0 18.0 43.0 2 1953 0.55 85.0 36.0 30.7 2 1954 0.40 85.0 36.0 40.7 2 1955 0.48 88.0 49.0 43.0 2 1956 0.41 82.0 35.0 78.6 3 1957 0.65 80.0 29.0 33.2 1 1958 0.45 82.0 32.0 33.1 3 1959 0.39 81.0 27.0 46.5 3 1960 0.34 85.0 28.0 41.7 3 1961 0.42 84.0 38.0 20.4 3 1962 0.52 86.0 38.0 0.2 1 1963 0.46 88.0 25.0 56.7 2 1964 0.48 83.0 46.0 13.6 1 1965 0.53 84.0 41.0 32.3 1 1966 0.65 81.0 31.0 28.9 1 1967 0.66 83.0 38.0 46.6 1 1968 0.53 80.0 42.0 93.1 3 1969 0.56 85.0 18.0 16.3 3 1970 0.45 83.0 37.0 23.9 3 1971 0.34 80.0 42.0 26.3 3 1972 0.41 79.0 38.0 40.8 3 1973 0.53 83.0 23.0 61.3 3 1974 0.48 84.0 19.0 23.2 2 1975 0.30 85.0 27.0 17.5 2 1976 0.42 81.0 21.0 52.2 . 1977 0.52 81.0 38.0 45.8 . 1978 0.36 82.0 34.0 34.9 . 1979 0.43 84.0 34.0 60.5 . ; proc discrim out=wu list; class species; var x1-x4; id year; run; proc discrim out=wu simple wcov distance list; class species; var x1-x4; id year; run;
数学建模优秀课件聚类分析与判别分析
备注
在计算时，各种点间距离和类间距离的选 择是通过统计软件的选项实现的。不同的 选择的结果会不同，但一般不会差太多。
另外还有一些和距离相反但起同样作用的 概念，比如相似性等，两点越相似度越大， 就相当于距离越短。
相似性的度量 (样本点间距离的计算方法)
Euclidean距离 Squared Euclidean距离
1、点间距离的计算方法主要有: 欧氏距离(Euclidean distance) 平方欧氏距离(Squared Euclidean distance) Block距离(Block distance) Chebychev距离(Chebychev distance) 马氏距离(Minkovski distance) 最常用的是平方欧氏距离
样品聚类：
对观测量(Case)进行聚类（不同的目的选 用不同的指标作为分类的依据，如选拔运动员 与分课外活动小组）。
变量聚类：
找出彼此独立且有代表性的自变量，而又 不丢失大部分信息。在生产活动中不乏有变量 聚类的实例，如：衣服号码（身长、胸围、裤 长、腰围）、鞋的号码。变量聚类使批量生产 成为可能。
2 G8 1 G6 1.5 G7 3.5 G9
第三部分 聚类分析的SPSS过程
在AnalyzeClassify下：
1、快速聚类（K-Means Cluster）： 观测量 快速聚类分析过程。 2、分层聚类（Hierarchical Cluster）：分层 聚类（进行观测量聚类和变量聚类的过程。
类和类之间的距离
由一个点组成的类是最基本的类；如 果每一类都由一个点组成，那么点间的距 离就是类间距离。但是如果某一类包含不 止一个点，那么就要确定类间距离。 类间距离是基于点间距离定义的：比如两 类之间最近点之间的距离可以作为这两类 之间的距离，也可以用两类中最远点之间 的距离作为这两类之间的距离；当然也可 以用各类的中心之间的距离来作为类间距 离。
数学建模心脏病的判别29页word
心脏病的判别摘要本文研究的是一个判别分析类问题，解决的是如何根据就诊者的各项生理指标数据，判别就诊者是否患有心脏病以及患病的程度，并确定哪些指标是影响人们患心脏病的关键因素，从而减少化验的指标，以便人们可以及时发现疾病。
首先我们对题目中给出的数据进行了处理，通过查找资料以及合理的判断，将-9进行了合理的赋值。
问题一中，我们将250个就诊者按患病程度分为五个总体，建立了多总体fisher判别模型，利用spss软件对13个样本进行分析，剔除X L，最后得出判别函数，并根据Fisher后验概率最大这一判别规则进行回代，最终得出运用本判别方法判断“是否患病”的正确率为97.2%，判断“患病程度”的正确率为85.6%。
0问题二中，我们以问题一的判别函数和判别准则为基础，通过分析，剔除X E、X L、X，得到了新的判别函数。
然后我们运用matlab软件，将44名就诊人员13项指标的M数据代入判别函数求解，通过判断，得出各自的患病情况。
问题三中，题目要求确定影响人们患心脏病的关键或主因素，以便减少化验的指标。
为此我们运用逐步剔除法，结合spss软件，将F分布统计检定值中数值小的指标进行剔除。
当剔除F、G、B、A、D、E时，分类正确率为82.4%，而将H也剔除时，正确率降为79.6%。
因此，我们得出H、C、K、J、I、M为主要因素。
问题四中，我们运用与问题二相同的方法，将44名就诊人员13项指标的数据代入问题三得出的判别函数中进行求解，将得出的结果与问题二比较，我们发现：所建判别方法及判别准则在判断“是否患病”时，正确率较高；而在判别“患病程度”时，就有一定的偏差。
这与模型以及算法本身的准确度有一定的关系，也与我们处理数据时的正确性有一定关系。
本文最后对所建模型的优缺点进行了分析，并提出了改进与推广。
关键字：多总体fisher判别spss软件逐步剔除法心脏病的判断1．问题重述1.1问题背景心脏是维持全身血液循环的最重要器官。
判别分析
判别分析
多变量统计分析方法
01 简介
03 判别函数
目录
02 基本思想 04 建立方法
05 判别方法
07 应用
目录
06 验证方法
基本信息
判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的 一种多变量统计分析方法。
其基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待 定系数，并计算判别指标。据此即可确定某一样本属于何类。
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著性差异。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。
判别方法
判别方法
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，其余几种均适用于连续性资料。
1）最大似然法：用于自变量均为分类变量的情况，该方法建立在独立事件概率乘法定理的基础上，根据训 练样品信息求得自变量各种组合情况下样品被封为任何一类的概率。当新样品进入是，则计算它被分到每一类中 去的条件概率（似然值），概率最大的那一类就是最终评定的归类。
基本思想
基本思想
根据判别中的组数，可以分为两组判别分析和多组判别分析； 根据判别函数的形式，可以分为线性判别和非线性判别； 根据判别式处理变量的方法不同，可以分为逐步判别、序贯判别等； 根据判别标准不同，可以分为距离判别、Fisher判别、Bayes判别法等。
多变量统计分析方法
01 简介
03 判别函数
目录
02 基本思想 04 建立方法
05 判别方法
07 应用
目录
06 验证方法
基本信息
判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的 一种多变量统计分析方法。
其基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待 定系数，并计算判别指标。据此即可确定某一样本属于何类。
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著性差异。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。
判别方法
判别方法
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，其余几种均适用于连续性资料。
1）最大似然法：用于自变量均为分类变量的情况，该方法建立在独立事件概率乘法定理的基础上，根据训 练样品信息求得自变量各种组合情况下样品被封为任何一类的概率。当新样品进入是，则计算它被分到每一类中 去的条件概率（似然值），概率最大的那一类就是最终评定的归类。
基本思想
基本思想
根据判别中的组数，可以分为两组判别分析和多组判别分析； 根据判别函数的形式，可以分为线性判别和非线性判别； 根据判别式处理变量的方法不同，可以分为逐步判别、序贯判别等； 根据判别标准不同，可以分为距离判别、Fisher判别、Bayes判别法等。
判别分析(数学建模)资料讲解
Unstandardized coefficients
Function 1
.035 3.283 .037 -.007 .068 -.023 -.385 -3.166
2 .005 .567 .041 .012 .048 .044 -.159
-4.384
根据这两个函数，从任何一个观测值（每个观测值都有 7个变量值）都可以算出两个数。把这两个数目当成该 观测值的坐标，这样数据中的150个观测值就是二维平 面上的150个点。它们的点图在下面图中。
Disc.sav例子
利用SPSS软件的逐步判别法淘汰了不显著的流动 资金比例(cp)，还剩下七个变量is，se，sa，prr， ms ， msr ， cs ， 得 到 两 个 典 则 判 别 函 数 （Canonical Discriminant Function Coefficients）：
0.035IS+3.283SE+0.037SA-0.007PRR+0.068MS-0.023MSR-0.385CS-3.166 0.005IS+0.567SE+0.041SA+0.012PRR+0.048MS+0.044MSR-0.159CS-4.384
Disc.sav数据
根据距离的判别（不用投影）
Disc.sav数据有8个用来建立判别标准(或判别函 数)的（预测）变量，另一个（group）是类别。 因此每一个企业的打分在这8个变量所构成的8维 空间中是一个点。这个数据有90个点， 由于已经知道所有点的类别了，所以可以求得每 个类型的中心。这样只要定义了如何计算距离， 就可以得到任何给定的点（企业）到这三个中心 的三个距离。 显然，最简单的办法就是离哪个中心距离最近， 就属于哪一类。通常使用的距离是所谓的 Mahalanobis距离。用来比较到各个中心距离的 数学函数称为判别函数(discriminant function).这 种根据远近判别的方法，原理简单，直观易懂。
Function 1
.035 3.283 .037 -.007 .068 -.023 -.385 -3.166
2 .005 .567 .041 .012 .048 .044 -.159
-4.384
根据这两个函数，从任何一个观测值（每个观测值都有 7个变量值）都可以算出两个数。把这两个数目当成该 观测值的坐标，这样数据中的150个观测值就是二维平 面上的150个点。它们的点图在下面图中。
Disc.sav例子
利用SPSS软件的逐步判别法淘汰了不显著的流动 资金比例(cp)，还剩下七个变量is，se，sa，prr， ms ， msr ， cs ， 得 到 两 个 典 则 判 别 函 数 （Canonical Discriminant Function Coefficients）：
0.035IS+3.283SE+0.037SA-0.007PRR+0.068MS-0.023MSR-0.385CS-3.166 0.005IS+0.567SE+0.041SA+0.012PRR+0.048MS+0.044MSR-0.159CS-4.384
Disc.sav数据
根据距离的判别（不用投影）
Disc.sav数据有8个用来建立判别标准(或判别函 数)的（预测）变量，另一个（group）是类别。 因此每一个企业的打分在这8个变量所构成的8维 空间中是一个点。这个数据有90个点， 由于已经知道所有点的类别了，所以可以求得每 个类型的中心。这样只要定义了如何计算距离， 就可以得到任何给定的点（企业）到这三个中心 的三个距离。 显然，最简单的办法就是离哪个中心距离最近， 就属于哪一类。通常使用的距离是所谓的 Mahalanobis距离。用来比较到各个中心距离的 数学函数称为判别函数(discriminant function).这 种根据远近判别的方法，原理简单，直观易懂。
数学建模判别分析模型
对另外20个未标明类别 的DNA序列进行分类 对182个自然DNA 序列进行分类
如果将每个DNA序列都看作样本，那么 该问题就进一步提炼成一个纯粹的数学
问题：设有两个总体（类） 和 ， G1 G2 其分布特征（来自各个总体的样本）已 知，对给定的新品 ，我们需要判 X 断其属于哪个总体（类）。 对于上面的数学问题，可以用很多成 熟的方法来解决，例如：
2
和 d ( X , G2 ) ： 2 2 如果 d ( X , G1 ) d ( X , G2 ) 则判定 X G1 ； 2 2 反之，如果 d ( X , G1 ) d ( X , G2 ) 则判定 X G2 ： 即 2 2
X G1 , if:d ( X , G1 ) d ( X , G2 ) ……（1） 2 2 X G2 , if:d ( X , G1 ) d ( X , G2 )
判 别 分 析 方 法
1.距离判别 2.贝叶斯（Bayes）判别 3.费希尔（Fisher）判别 4.判别分析模型的 显著性检验
3.1 距离判别
距离判别的基本思想：样品 X 离哪个总体的距离最近，就判断 X 属于哪个总体。 这里的“距离”是通常意义下的 距离（欧几里得距离：在 m 维欧几里 得空间 R 中，两点X ( x , x ,, x ) T 1 2 m 与 ( y , y ,, y )T Y 1 2 m 的欧几里得距离，也就 是通常我们所说的距离为 d 2 ( X , Y ) ( X 1 Y1 ) 2 ( X 2 Y2 ) 2 ( X m Ym ) 2 ）吗？ 带着这个疑问，我们来考虑这样 一个问题 ：
, G2 设有两个正态总体G1和， Y ~ N ( 2 ,9 2 ) X ~ N ( 1 , 2 ) 现在有一个新的样品位于 A 处（参见图1）
数学建模课件-判别分析
第二节 Bayes判别分析
(一).
Bayes准则
设有定义明确的g个总体π 1,π 2,…,π g, 分别为 X1,X2,…,Xp的多元正态分布。对于任何一个个体, 若已 知p个变量的观察值,要求判断该个体最可能属于哪一个 总体。 如果我们制订了一个判别分类规则, 难免会发生错 分现象。把实属第i类的个体错分到第j类的概率记为 P(j｜i),这种错分造成的损失记为C(j｜i)。 Bayes判别 准则就是平均损失最小的准则。按照这个准则去找一种 判别分类的规则,就是Bayes判别。
X1 X11A X21A „„ Xn11A X1A
„„ „„ „„ „„ „„ „„
Xm X1mA X2mA „„ Xn1mA XmA
编号 1 2 „„ n2 均值
X1 „ „„ „„ „„
Xm X1mB X2mB „„ Xn2mB XmB
令欲建立一个判别函数
Y（B） 7.0300 6.7616 6.8505 7.0413 7.2244 7.0880 6.7346 7.3152 7.2522
76.38
79.14
81.15
7.0331
判别分析步骤
1、确定判别指标（X1，X2和X3） 2、收集数据，得到训练样本 3、根据实测资料(训练样本)用判别分析方法可 建立判别函数 4、考核该判别函数是否有实用价值（回顾性 考核，前瞻性考核），其符合率达到要求则可 应用于实践。 5、实际应用未知类别样品的判别归类。
第二步 解此方程组，得C1 =0.007440、C2=0.032412、 C3=0.048055 故判别函数为 Y＝0.007440 X1+0.032412X2+0.048055 X3
判别分析与数学建模
判别分析与数学建模判别分析（Discriminant Analysis）和数学建模（Mathematical Modeling）是两个在实际问题求解中经常使用的方法。
判别分析是一种常用的统计学习方法，其主要用于解决分类问题。
而数学建模是一种将现实问题抽象化、数学化的过程，通过建立数学模型来描述和求解问题。
首先，判别分析是一种经典的统计学习方法，主要用于解决分类问题。
它通过建立一个判别函数，根据输入特征的值来决定所属类别。
判别分析可用于二分类问题和多分类问题。
常见的判别分析方法有线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）、二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis，QDA）等。
判别分析的基本思想是将特征向量投影到一个低维空间中，使得各类别之间的距离最大化，同一类别内部的距离最小化。
判别分析经常应用于模式识别、图像识别等领域。
数学建模是一种将现实问题抽象化、数学化的过程，通过建立数学模型来描述和求解问题。
数学建模是一个包括问题分析、模型建立、模型求解和结果分析等步骤的综合性技术。
数学建模的目标是通过建立数学模型来对实际问题进行分析、求解和预测。
数学建模可以应用于各个领域，如物理学、生物学、经济学等。
数学建模的主要步骤包括问题分析、模型建立、模型求解和模型验证。
数学建模在实际问题求解中具有广泛的应用价值。
综上所述，判别分析和数学建模是两个在实际问题求解中经常使用的方法。
判别分析主要用于解决分类问题，通过建立一个判别函数进行分类。
而数学建模是一种将现实问题抽象化、数学化的过程，通过建立数学模型来描述和求解问题。
判别分析可以看作是数学建模的一种特殊形式，但数学建模的范畴更为广泛。
无论是判别分析还是数学建模，都需要对实际问题进行深入的分析和研究，建立合适的模型进行求解。
这两种方法在各自领域内都具有广泛的应用价值，能够为实际问题的解决提供有效的方法和思路。
判别分析(共27张PPT)
w11 w12 w1 p w1r
w
21
w22
w2p
w2r
Qw＝
w
p1
w p2 w pp
w
pr
wr1 wr 2 wrp wrr
使其中虚线左上部分便是只含 p 个变量的模型中的
类内离均差平方和矩阵Q( p )，而整个矩阵则是含p＋1
w
个变量的模型中的类内离均差平方和矩阵Q ( p 1) 。
第12章 判别分析Discrimination Analysis
判别分析
：从反映个体性质各个侧面的P个变量出发，通过
定量分析，最终将其判归某一已知总体，从而将 对个体的研究置于更为广泛的总体研究背景上。
各种判别分析都是按照某种判别原则（视判别方
法不同而不同），在e
对变量进行剔除和引进的方法 差异显著地大于类内差异呢？还需进行测验。
第三节 逐步判别分析方法
Stepwise Discrimination Analysis
Wilk’s Λ统计量 何分类”、“某一个事例（或样品）属于那一类”等问题是并不知晓；
如果已知将原应属于Gi的样品误判为属于Gj所造成
第二节 贝叶斯判别分析
|Q | |Q |w 设叶X斯，判Y别是法从的均判值别向函量数为）μ，，协按方判差别阵函为数wΣ值的的总大体小G来中抽取的两个样品，定义X，Y之间的马氏距离平方为：
＝ ──── ＝── 用 F 测验可以检验增长是否显著。
|Q ＋Q | |Q | h 第与五多步 元、回如归果分有析待相判似数，据在，进将行其判代别入分，析并时判，别并e归不类是。
统计量为p，增加一个变
量 (x ) 后的 Bayes Discrimination Analysis
6数学建模之判别分析.
短期支付能力 1.09 1.51 1.01 1.45 1.56 .71 .22 1.31 2.15 1.19 1.88 1.99 1.51 1.68 1.26 1.14 1.27 2.49 2.01
江西理工大学理学院
生产效率指标 .45 .16 .40 .26 .67 .28 .18 .25 .70 .66 .27 .38 .42 .95 .60 .17 .51 .54 .53
判别分析的目的：识别一个个体所属类别
2019/5/8
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判别分析的应用：无处不在
医学： 例1：在医学诊断中，一个病人肺部有阴影，医生 要判断他患的是肺结核、肺部良性肿瘤还是肺癌？ 肺结核病人、肺部良性肿瘤病人、肺癌病人组成 三个总体，病人来自其中一个总体，可通过病人的 指标（阴影大小、边缘是否光滑等）用判别分析判 断他来自哪个总体（即判断他患的什么病？）
（1）按判别的组数来分，有两组判别分析和多组判别 分析 （2）按区分不同总体所用的数学模型来分，有线性判 别和非线性判别 （3）按判别对所处理的变量方法不同有逐步判别、序 贯判别。 （4）按判别准则来分，有费歇尔判别准则、贝叶斯判 别准则
2019/5/8
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本章介绍的主要判别分析方法：
类别 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2
.38 .19 .32 .31 .12 -.02 .22 .17 .15 -.10 .14 .14 -.33 .48 .56 .20 .47 .17 .58 .04 2019/5/8 -.06
.11 .05 .07 .05 .05 .02 .08 .07 .05 -1.01 -.03 .07 -.09 .09 .11 .08 .14 .04 .04 .01 -.06
6数学建模之判别分析
第五章 判别分析
(Discriminate Analysis)
2016/1/5
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距离判别
贝叶斯(Bayes)判别
费歇尔(Fisher)判别 逐步判别
2016/1/5
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一、判别分析的基本思想
一、什么是判别分析？
判别分析 根据已知对象的某些观测指标和所属类别来判断未知对象所属类 别的一种统计学方法。
则距离判别法的判别函数为：
fi ( y) (y1i 0.5i1i)
判别规则为
f l ( y ) max f i ( y )，则 y Gl
1 i k
注：这与前面所提出的距离判别是等价的.
f l ( y ) max f i ( y )，意味着 d 2 ( y, Gl ) min d 2 ( y, Gi ).
贝叶斯判别法正是为了解决这两个问 题提出的判别分析方法。
2016/1/5
江西理工大学理学院
三、贝叶斯(Bayes)判别
贝叶斯判别法是通过计算被判样本 x 属于 k 个总体的条件概 率 P（ n/x),n=1,2…..k. 比较 k个概率的大小，将样本判归为 来自出现概率最大的总体（或归属于错判概率最小的总体） 的判别方法。
待判
待判 待判 待判
2016/1/5
江西理工大学理学院
企业 序号 1 2
判别 类型 1 1
判别函数 得分 -.56509 -.89817
判别为1的 概率 .69479 .80234
判别的为2 概率 .30521 .19766
3 4
5 6 7 8
2016/1/5
1 1
2 2 2 2
-.59642 -1.02182
(Discriminate Analysis)
2016/1/5
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距离判别
贝叶斯(Bayes)判别
费歇尔(Fisher)判别 逐步判别
2016/1/5
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一、判别分析的基本思想
一、什么是判别分析？
判别分析 根据已知对象的某些观测指标和所属类别来判断未知对象所属类 别的一种统计学方法。
则距离判别法的判别函数为：
fi ( y) (y1i 0.5i1i)
判别规则为
f l ( y ) max f i ( y )，则 y Gl
1 i k
注：这与前面所提出的距离判别是等价的.
f l ( y ) max f i ( y )，意味着 d 2 ( y, Gl ) min d 2 ( y, Gi ).
贝叶斯判别法正是为了解决这两个问 题提出的判别分析方法。
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三、贝叶斯(Bayes)判别
贝叶斯判别法是通过计算被判样本 x 属于 k 个总体的条件概 率 P（ n/x),n=1,2…..k. 比较 k个概率的大小，将样本判归为 来自出现概率最大的总体（或归属于错判概率最小的总体） 的判别方法。
待判
待判 待判 待判
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企业 序号 1 2
判别 类型 1 1
判别函数 得分 -.56509 -.89817
判别为1的 概率 .69479 .80234
判别的为2 概率 .30521 .19766
3 4
5 6 7 8
2016/1/5
1 1
2 2 2 2
-.59642 -1.02182
判别分析贝叶斯判别演示文稿
去掉与i无关的项，等价的判别函数为：
zi (x)
ln
qi
1 2
ln
|
i
|
1 2
(
x
(i
)
)
1 i
(
x
(i
)
)
问题转化为若
Zl
(
x)
max[
1ik
Z
i
(
x)]，则判
x Gl 。
当协方差阵相等时
即1 k
判别函数退化为
第十九页，共28页。
zi (x) ln qi
1 (x μ(i) )Σ1(x μ(i) ) 2
如果W（y） 0，则G1 G2，y G1,相反则y G2
因此有
y y
G1 ， G2 ，
如W（y） 如W（y）
0， 0。
第七页，共28页。
2、当总体的协方差已知，但不相等
y G1， 如d 2 y，G1 d 2 y，G2 ，
y
G2
，
如d 2 y，G2 d 2 y，G1
d 2 (y,G2 ) d 2 (y,G1)
设有总体 Gi (i 1,2,，, k具) 有概G率i 密度函 数 。 并且fi (根x)据以往的统计分析，知道 出现的概Gi率为 。 即当样qi 本 发生时，x0 求 属于某类x0 的概率。由贝叶斯 公式计算后验概率，有：
P(Gi
|
x0 )
qi q
fi (x0 ) j f j (x0 )
判别规则
0.9，坏人做好事的概率为0.2，一天，小王做了一件 好事，小王是好人的概率有多大，你现在把小王判为 何种人。
第十四页，共28页。
P(好人 / 做好事）
数学建模-判别分析29页文档
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
数学建模判别分析
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
第十三讲判别分析-文档资料
在实际应用中，参数 1, 2 及V往往是未知的， 此时需要根据收集到的样本资料对参数作出估 计，然后将其相应的估计值代入线性判别函数
W (X) 中。下面就给出参数的估计。
设X 是来自总体 G 1的样本， ,X , ,X 1 2 n
1
Y , Y , , Y 是来自总体G 2 的样本， 且两样本相 1 2 n
2
互独立，则样本平均值
1n X ˆ1 X k n 1 1k
1
1n Y ˆ2 Y k n 1 2 k
2
分别是总体均值 1 和 2 的无偏估计。 这样 的估计可取为
ˆ
ˆ1 ˆ2
2
V的估计为
1 ˆ V ( S S ) 1 2 n n 2 1 2
其中 S ( X X )( X X ) 1 k k
S ( Y Y )( Y Y ) 2 k k
k 1
n 1
T
k 1 n 2
T
故当参数均未知时，判别函数为
ˆ W ( X ) a ( X )
T
其中判别系数为
1 ˆ a V ( ) ˆ ˆ 1 2
当参数
, , V 及 V 未知时， 需用来自两个
1 2 1 2
1
总体的相互独立的样本来估计这些参数，即 1n 1n X Y ˆ1 X ˆ2 Y k k n n 1 1 1k 2 k n 1 1 T ˆ V S ( X X )( X X ) 1 1 k k n 1 n 1 k 1 1 1
T 1 1 2 T T 1 1 2 2 1 1
T 1 T 1 2 X V ( ) ( ) V ) 12 12 ( 1 2
判别分析数学建模
1
26.673a
99.0
99.0
.982
2
.262a
1.0 100.0
.456
a.First 2 canonical discriminant fun analysis.
前面说过，投影的重要性是和特征值的贡献率有关。该表说明
第一个函数的贡献率已经是99%了，而第二个只有1%。当然
，二维图要容易看一些。投影之后，再根据各点的位置远近
PRRBiblioteka .086.029MS
.355
.743
MSR
.368
.173
CS
7.531
5.220
(Constant)
-57.521
-53.704
Fisher's linear discriminant functions
3.00 .554
41.616 .811
-.001 1.203
.081 2.742 -96.084
该数据有90个企业（90个观测值），其中30个属于上升型，
30个属于稳定型，30个属于下降型。这个数据就是一个 “训练样本”。
第4页，此课件共39页哦
Disc.sav数据
第5页，此课件共39页哦
根据距离的判别（不用投影）
Disc.sav数据有8个用来建立判别标准(或判别函数)的
（预测）变量，另一个（group）是类别。 因此每一个企业的打分在这8个变量所构成的8维空间中
下面一半（Cross validated）是对每一个观测值，
都用缺少该观测的全部数据得到的判别函数来判断的 结果。
这里的判别结果是100%判别正确，但一般并不一
定。
第16页，此课件共39页哦
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数学建模-判别分析
51、没有哪个社会可以制订一部永远 适用的 宪法， 甚至一 条永远 适用的 法律。 ——杰 斐逊 52、法律源于人的自卫本能。——英 格索尔
53、人们通常会发现，法律就是这样 一种的 网，触 犯法律 的人， 小的可 以穿网 而过， 大的可 以破网 而出， 只有中 等的才 会坠入 网中。 ——申 斯通 54、法律就是法律它是一座雄伟的大 夏，庇 护着我 们大家 ；它的 每一块 砖石都 垒在另 一块砖 石上。 ——高 尔斯华 绥 55、今天的法律未必明天仍是法律。 ——罗·伯顿
66、节制使快乐增做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
51、没有哪个社会可以制订一部永远 适用的 宪法， 甚至一 条永远 适用的 法律。 ——杰 斐逊 52、法律源于人的自卫本能。——英 格索尔
53、人们通常会发现，法律就是这样 一种的 网，触 犯法律 的人， 小的可 以穿网 而过， 大的可 以破网 而出， 只有中 等的才 会坠入 网中。 ——申 斯通 54、法律就是法律它是一座雄伟的大 夏，庇 护着我 们大家 ；它的 每一块 砖石都 垒在另 一块砖 石上。 ——高 尔斯华 绥 55、今天的法律未必明天仍是法律。 ——罗·伯顿
66、节制使快乐增做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭