【正文】 ax ≤??≤ ????( ) 則判定 ∈ ??0。 模型求解 （ 1） 計算各組樣本均值 ， 根據(jù)公式 ????? = 149∑ (??) = ?(??),?? = 1,2,3 9 = 使用 MATLAB 求解得 ??? = ( )T ??? = ( )T ??? = ( )T （ 2） 計算樣本協(xié)方差，根據(jù)公式 ???? = 148∑( (??) ? ?(??))( (??) ? ?(??))?? 9 = ,j = 1,2,3 求解得 ?? = [ ] ?? = [ ] ?? = [ ] 從而 得到 Σ的一個聯(lián)合估計為 Σ? = 48144 (?? +?? +?? ) = S 第 11 頁 共 17 頁 由此可以求得 S = [ ] （ 3） 求 S 的逆 ， 使用 MATLAB 求解得 ??? = [ ?? ? ?? ? ?? ] （ 4） 求解線性判別函數(shù) ???( )， 根據(jù)公式 ?????( )= ??????? + ????? 其中 ????? = ??? ?(??),????? = ?12( ???)????? ?(??),j = 1,2,3 使用 MATLAB 求解得 ??? = ( ? ? )??， ?? ? = ? ??? = ( )??， ?? ? = ? ??? = ( )??， ?? ? = ? 從而求得線性判別函數(shù) ?? ?( ) = + ? ? ? ?? ?( ) = + + + ? ?? ?( ) = + + + ? （ 5） 求解待判樣本數(shù)據(jù) 將待判樣本數(shù)據(jù)分別代入線性判別函數(shù) ?? ?( )， ?? ?( )， ?? ?( )， 求解得到結(jié)果如表 8 所示 。 表 8 待判樣本結(jié)果數(shù)據(jù)表 待判樣品序號 ?? ?( ) ?? ?( ) ?? ?( ) 判歸總體 1 2 3 第 12 頁 共 17 頁 所以，對于三個待判樣品， 1 號 判 為 ,， 2 號 判 為 ， 3 號 判 為 。 （ 5） 計算誤判率 使用 MATLAB 中 classify 函數(shù) 對訓(xùn)練樣本 進行線性判別分析 ， 得到的結(jié)果如表 9 所示 表 9 訓(xùn)練樣本的判別分析結(jié)果 樣本序號 判歸總體 樣本序號 判歸總體 樣本序號 判歸總體 1 50 99 2 51 100 3 52 101 4 53 102 5 54 103 6 55 104 7 56 105 8 57 106 9 58 107 10 59 108 11 60 109 12 61 110 13 62 111 14 63 112 15 64 113 16 65 114 17 66 115 18 67 116 19 68 117 20 69 118 21 70 119 22 71 120 23 72 121 24 73 122 25 74 123 26 75 124 27 76 125 第 13 頁 共 17 頁 28 77 126 29 78 127 30 79 128 31 80 129 32 81 130 33 82 131 34 83 132 35 84 133 36 85 134 37 86 135 38 87 136 39 88 137 40 89 138 41 90 139 42 91 140 43 92 141 44 93 142 45 94 143 46 95 144 47 96 145 48 97 146 49 98 147 由表 9，使用交叉確認(rèn)法 ，將第 52號樣品和第 54號樣品由 誤判為 ， 第 102號 樣品由 誤判為 ， 誤判率的 交叉確認(rèn)估計為 ?????? = 3147 ≈ = 2% 5 模型推廣與評價 模型評價 優(yōu)點： （ 1） 模型都 是建立在成熟的理論基礎(chǔ)之上，具有較高的準(zhǔn)確度 。 （ 2） 該模型算法簡單，計算速度快，耗時少，簡單易懂，容易掌握。 （ 3） 能夠?qū)Υ罅康臉颖緮?shù)據(jù)做簡單快速的分類。 （ 4） 距離判別模型具有較高的準(zhǔn)確度，誤判率控制在 2%以內(nèi)。 缺點： 第 14 頁 共 17 頁 （ 1） 抽取 樣本 數(shù)據(jù)偏 少，由快速聚類得出的分類結(jié)果可能與實際情況出入很 大。 （ 2）快速 聚類 法 和距離判別法本 身有 一定 限制，無法 全面、細致 的對模型進行 分類、判別 。 模型推廣 運用快速聚類法建立分類模型 ， 方法 簡單，易于操作， 計算速度 快，也便于對此植物的管理；運用距離判別法建立判別模型，判別結(jié)果準(zhǔn)確度高，方便對未知 品種的植物進行歸類， 此模型也 可以推廣到其他植物或動物的分類 和歸類上去 。 結(jié) 語 通過本次課題的研究，可以看出植物種類繁多，想要將所有植物都進行分門別類任然需要 投入大量的工作去分析，分類。同時，雖然現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及計算機的應(yīng)用也使得分類工作變得更加簡單，快速，高效和準(zhǔn)確。但是任然存在很多不足，比如如何設(shè)計更加智能的算法來簡化運算過程，提升運算速度，提高結(jié)果的 準(zhǔn)確度和可行性，這里任然 有很大的待挖掘的空間，這就需要我們更多的讓人投身到這樣的研 究工作當(dāng)中，相信通過時間的積累以及更多的研究投入必然會使得分類有 更加寬廣的應(yīng)用。 第 15 頁 共 17 頁 參考文獻 [1] 范金城 ,梅長林 ,數(shù)據(jù)分析 [M].北京：科學(xué)出版社 ,2021 [2] 孫文爽 ,陳蘭祥 .多元統(tǒng)計分析 [M].北京：高等教育出版社 ,1994 [3] SAS系統(tǒng) — SAS/ETS軟件使用手冊 [M].高惠璇等編譯 .北京：中國統(tǒng)計 出版社 , 1998 [4] 胡良平 .現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)與 SAS應(yīng)用 [M].北京：軍事醫(yī)學(xué)出版社 ,2021 [5] 方開泰 .實用多元統(tǒng)計分析 [M].上海 ：華東師范大學(xué)出版社 ,1989 [6] 施錫銓 ,范正綺 .數(shù)據(jù)分析方法 [M].上海：上海財經(jīng)大學(xué) 出版社 ,1997 第 16 頁 共 17 頁 第 17 頁 共 17 頁