【正文】 ? + ????， 而 ???? = Σ? ????， ???? = ?12??????Σ? ???? 從而 ?? ( , ??) ≥ ?? ( , ) ? ?? ( ) ≥ ????( ) 這樣可以的到距離判別準則 [6]：若總體 ??0滿足 ????0( ) = max ≤??≤ ????( ) 則判定 ∈ ??0； 若多于一個 ??0使得上式成立，則判定 屬于滿足上式的任何一個 ??0。 建立模型 第 9 頁 共 17 頁 因為收集 的樣本分為 3 個總體，所以采取多個總體的距離判別建立判別模型，設 3 個總體 ， ， 的均值向量分別為 ?? ， ?? ， ?? ， 協(xié)方差矩陣分別為Σ ， Σ ， Σ .計算新樣品 到三個總體的馬氏距離，比較這三個距離，將 判定給馬氏距離最小的總體。 。 表 6 鳶尾花的三個不同品種 的形狀數(shù)據(jù) 編號 品種 編號 品種 編號 品種 1 1 50 33 14 2 50 2 65 28 46 15 99 3 64 28 56 22 2 1 46 34 14 3 51 2 62 22 45 15 100 3 67 31 56 24 3 1 46 36 10 2 52 2 59 32 48 18 101 3 63 28 51 15 4 1 51 33 17 5 53 2 61 30 46 14 102 3 69 31 51 23 5 1 55 35 13 2 54 2 60 27 51 16 103 3 65 30 52 20 6 1 48 31 16 2 55 2 56 25 39 11 104 3 65 30 55 18 7 1 52 34 14 2 56 2 57 28 45 13 105 3 58 27 51 19 8 1 49 36 14 1 57 2 63 33 47 16 106 3 68 32 59 23 9 1 44 32 13 2 58 2 70 32 47 14 107 3 62 34 54 23 10 1 50 35 16 6 59 2 64 32 45 15 108 3 77 38 67 22 11 1 44 30 13 2 60 2 61 28 40 13 109 3 67 33 57 25 12 1 47 32 16 2 61 2 55 24 38 11 110 3 76 30 66 21 13 1 48 30 14 3 62 2 54 30 45 15 111 3 49 25 45 17 14 1 51 38 16 2 63 2 58 26 40 12 112 3 67 30 52 23 15 1 48 34 19 2 64 2 55 26 44 12 113 3 59 30 51 18 16 1 50 30 16 2 65 2 50 23 33 10 114 3 63 25 50 19 17 1 50 32 12 2 66 2 67 31 44 14 115 3 64 32 53 23 18 1 43 30 11 1 67 2 56 30 45 15 116 3 79 38 64 20 19 1 58 40 12 2 68 2 58 27 41 10 117 3 67 33 57 21 20 1 51 38 19 4 69 2 60 29 45 15 118 3 77 28 67 20 21 1 49 30 14 2 70 2 57 26 35 10 119 3 63 27 49 18 22 1 51 35 14 2 71 2 57 19 42 13 120 3 72 32 60 18 23 1 50 34 16 4 72 2 49 24 33 10 121 3 61 30 49 18 24 1 46 32 14 2 73 2 56 27 42 13 122 3 61 26 56 14 25 1 57 44 15 4 74 2 57 30 42 12 123 3 64 28 56 21 26 1 50 36 14 2 75 2 66 29 46 13 124 3 62 28 48 18 27 1 54 34 15 4 76 2 52 27 39 14 125 3 77 30 61 23 第 8 頁 共 17 頁 28 1 52 42 15 1 77 2 60 34 45 16 126 3 63 34 56 24 29 1 55 42 14 2 78 2 50 20 35 10 127 3 58 27 51 19 30 1 49 31 15 2 79 2 55 24 37 10 128 3 72 30 58 16 31 1 54 39 17 4 80 2 58 27 39 12 129 3 71 30 59 21 32 1 50 34 15 2 81 2 62 29 43 13 130 3 64 31 55 18 33 1 44 29 14 2 82 2 59 30 42 15 131 3 60 30 48 18 34 1 47 32 13 2 83 2 60 22 40 10 132 3 63 29 56 18 35 1 46 31 15 2 84 2 67 31 47 15 133 3 77 26 69 23 36 1 51 34 15 2 85 2 63 23 44 13 134 3 60 22 50 15 37 1 50 35 13 3 86 2 56 30 41 13 135 3 69 32 57 23 38 1 49 31 15 1 87 2 63 25 49 15 136 3 74 28 61 19 39 1 54 37 15 2 88 2 61 28 47 12 137 3 56 28 49 20 40 1 54 39 13 4 89 2 64 29 43 13 138 3 73 29 63 18 41 1 51 35 14 3 90 2 51 25 30 11 139 3 67 25 58 18 42 1 48 34 16 2 91 2 57 28 41 13 140 3 65 30 58 22 43 1 48 30 14 1 92 2 61 29 47 14 141 3 69 31 54 21 44 1 45 23 13 3 93 2 56 29 36 13 142 3 72 36 61 25 45 1 57 38 17 3 94 2 69 31 49 15 143 3 65 32 51 20 46 1 51 38 15 3 95 2 55 25 40 13 144 3 64 27 53 19 47 1 54 34 17 2 96 2 55 23 40 13 145 3 68 30 55 21 48 1 51 37 15 4 97 2 66 30 44 14 146 3 57 25 50 20 49 1 52 35 15 2 98 2 68 28 48 14 147 3 58 28 51 24 收集 三組新 的鳶尾屬植物數(shù)據(jù)作為待判樣本，待判樣本數(shù)據(jù)如表 7 所示 。而 類 與類之 間 的距離有助于分析兩個類之間的 接近程度， 由表可知 類 與 類 之間 的距離最小 ，為 第 7 頁 共 17 頁 ，所以 類 與 類 最 為 相近 [4]。 （ 3） 最終聚類結(jié)果 如 表 5所示 。 （ 2）最終聚類中心如表 4所示。 圖 1 快速聚類法工作原理 模型求解 （ 1） 運用最大最小原則找出 3個 初始聚點： 由 proc fastclus 過程 [3]，得 第 6 頁 共 17 頁 到計算結(jié)果： 初始聚點如表 3所示。 建立模型 算法 步驟 （ 1） 根據(jù)最小最大 原則 選取 3 個 初始聚點 ； （ 2）將每個觀察樣本 按就近原則 分配給最近的 初始聚點 ； （ 3）重新把每個聚集中的