判別分析及matlab應(yīng)用-文庫吧資料
2024-10-08 14:35本頁面
【正文】 回代法將總體G1（春旱）的第4號(hào)樣品誤判來自總體G2（無春旱）的樣品，誤判率為 利用交叉確認(rèn)法，同樣將總體G1（春旱）的第4號(hào)樣品誤判來自總體G2（無春旱）的樣品，誤判率為 例題2：我國(guó)山區(qū)某大型化工廠，在廠區(qū)及鄰近地區(qū)挑選有代表性的15個(gè)大氣取樣點(diǎn)，每日4次同時(shí)抽取大氣樣品，測(cè)定其中含有的6種氣體的濃度，前后共4天，每個(gè)取樣點(diǎn)沒種氣體實(shí)測(cè)16次。（詳細(xì)參見：范金城，梅長(zhǎng)林編著. 數(shù)據(jù)分析：：科學(xué)出版社，2002.） 誤判率的計(jì)算（參見：范金城，梅長(zhǎng)林編著. 數(shù)據(jù)分析：：科學(xué)出版社，2002.） 多個(gè)總體的Bayes判別（參見：范金城，梅長(zhǎng)林編著. 數(shù)據(jù)分析：：科學(xué)出版社，2002.）判別分析課堂例題例題1：某氣象站預(yù)報(bào)某地區(qū)有無春旱的觀測(cè)資料中，x1與x2是與氣象有關(guān)的綜合預(yù)報(bào)因子。情況1：c(1|2)=c(2|1)當(dāng)?shù)玫叫聵悠?x 后，由Bayes公式得總體 G1，G2的后驗(yàn)概率是 （15）兩總體Bayes判別的一個(gè)最優(yōu)劃分是 （16）此時(shí)的Bayes判別法則： (17)最優(yōu)劃分R使得平均誤判概率 (18)達(dá)到最小。Bayes判別即尋求 R=(R1，R2)，使平均誤判損失達(dá)到最小。一個(gè)判別法則實(shí)質(zhì)上是對(duì)Rp的一個(gè)劃分，記為R1和R2，并滿足下列條件： （12）一個(gè)劃分 R=(R1，R2)相當(dāng)于一個(gè)判別準(zhǔn)則 R。 兩個(gè)總體的Bayes判別 一般討論考慮兩個(gè)p 元總體 G1和G2，它們分別具有概率密度 f1(x)，f2(x)，G1和G2出現(xiàn)的先驗(yàn)概率為 p1和p2，且 p1+p2=1。一般說來，一個(gè)待判樣品應(yīng)該首先考慮判入有較大可能出現(xiàn)的總體之中。將Bayes統(tǒng)計(jì)的思想用于判別分析，就得到Bayes判別。也可以與兩總體相同的方式作誤判率的回代估計(jì)與交叉確認(rèn)估計(jì)。若最短距離在不只一個(gè)總體達(dá)到，則可將 x 判歸具有最短距離總體的任一個(gè)。其誤判樣品個(gè)數(shù)記為 n12；4）對(duì)總體 G2的訓(xùn)練樣本重復(fù)步驟1
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