【正文】 第 15 頁(yè) 共 17 頁(yè) 參考文獻(xiàn) [1] 范金城 ,梅長(zhǎng)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(jì)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(cè) [M].高惠璇等編譯 .北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì) 出版社 , 1998 [4] 胡良平 .現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)與 SAS應(yīng)用 [M].北京：軍事醫(yī)學(xué)出版社 ,2021 [5] 方開(kāi)泰 .實(shí)用多元統(tǒng)計(jì)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(cái)經(jīng)大學(xué) 出版社 ,1997 第 16 頁(yè) 共 17 頁(yè) 第 17 頁(yè) 共 17 頁(yè) 。同時(shí)，雖然現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及計(jì)算機(jī)的應(yīng)用也使得分類工作變得更加簡(jiǎn)單，快速，高效和準(zhǔn)確。 模型推廣 運(yùn)用快速聚類法建立分類模型 ， 方法 簡(jiǎn)單，易于操作， 計(jì)算速度 快，也便于對(duì)此植物的管理；運(yùn)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(duì)未知 品種的植物進(jìn)行歸類， 此模型也 可以推廣到其他植物或動(dòng)物的分類 和歸類上去 。 缺點(diǎn)： 第 14 頁(yè) 共 17 頁(yè) （ 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(shí)際情況出入很 大。 （ 3） 能夠?qū)Υ罅康臉颖緮?shù)據(jù)做簡(jiǎn)單快速的分類。 （ 5） 計(jì)算誤判率 使用 MATLAB 中 classify 函數(shù) 對(duì)訓(xùn)練樣本 進(jìn)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(hào) 判歸總體 樣本序號(hào) 判歸總體 樣本序號(hào) 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(yè) 共 17 頁(yè) 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(hào)樣品和第 54號(hào)樣品由 誤判為 ， 第 102號(hào) 樣品由 誤判為 ， 誤判率的 交叉確認(rèn)估計(jì)為 ?????? = 3147 ≈ = 2% 5 模型推廣與評(píng)價(jià) 模型評(píng)價(jià) 優(yōu)點(diǎn)： （ 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 。 模型求解 （ 1） 計(jì)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(jì)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(gè)聯(lián)合估計(jì)為 Σ? = 48144 (?? +?? +?? ) = S 第 11 頁(yè) 共 17 頁(yè) 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 。 設(shè) (??), (??),?, ????(??)是來(lái)自總體 ??的訓(xùn)練樣本， ?? = 1,2,?,??.記 ????? = 1????∑ (??) = ?(??),?? = 1,2,?,?????? = ???? = 1???? ?1∑( (??) ? ?(??))( (??) ? ?(??))?????? = ,?? = 1,2,?,?? 由 ????可以得到 Σ的一個(gè)聯(lián)合估計(jì)為 Σ? = 1?? ? ??,(?? ? 1)?? +(?? ?1)?? +(?? ? 1)?? = S 其中 ?? = ∑????????= 。 前面假設(shè) 3 個(gè)總體協(xié)方差矩陣相等，即 Σ = Σ = Σ = Σ 對(duì)于任意的兩個(gè)總體 , ??， 到 和 ??的馬氏平方距離的差 ?? ( , ??)??? ( , ) = ?2[????( )? ?? ( )] 其中 ?? ( ) = ?? ?? +?? ， 而 ?? = Σ? ?? ， ?? = ?12?? ??Σ? ?? ????( ) = ?????