判別分析實(shí)例匯總-資料下載頁(yè)
2025-06-27 09:21本頁(yè)面
【正文】 類密度函數(shù)進(jìn)行非參數(shù)估計(jì)。選項(xiàng)K=2要求用最近鄰的兩個(gè)樣品進(jìn)行密度函數(shù)估計(jì)，選項(xiàng)list要求輸出重復(fù)替換歸類結(jié)果。該過(guò)程運(yùn)行結(jié)果如下：表10 用NPAR方法得到的判別分析部分結(jié)果由表10可知，4個(gè)待判的樣品中19號(hào)和21號(hào)歸類結(jié)果與BAYES判別歸類結(jié)果是一致的，但20號(hào)和22號(hào)所屬類別則不能確定，這是與前面2中判別方法結(jié)果不一致的地方。 第四種FISHER判別：第一個(gè)過(guò)程執(zhí)行典型判別分析。第二個(gè)過(guò)程要求繪制第一個(gè)典型變量CAN1和第二個(gè)典型變量CAN2的散點(diǎn)圖，以便更加直觀了解分類情況。第一、二個(gè)過(guò)程輸出結(jié)果如下：表11 典型相關(guān)的多變量檢驗(yàn)結(jié)果由上表對(duì)相關(guān)陣的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果可知，至少有表12 典型相關(guān)與特征值上表可知。，%，%，說(shuō)明只需用第一個(gè)典型變量即可。表13 原始變量的典型相關(guān)系數(shù)由表12可得兩個(gè)典型變量分別為：CAN1=++Can2=+++表14 類間馬氏距離及各類總體均值的顯著性檢驗(yàn)由上表的顯著性概率可知，三個(gè)類的總體均值兩兩顯著不等。表15 線性判別函數(shù)由表15得3個(gè)類的線形判別函數(shù)分別為：第一類：Y1=+第二類：Y2=+第三類：y3=表16 由DISCRIM利用兩個(gè)典型變量進(jìn)行判別部分樣品歸類結(jié)果上表分類結(jié)果與前幾種分類方法結(jié)果一樣，總錯(cuò)判率為0.
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