判別分析教學(xué)課件

匯報(bào)人：AA判別分析2024-01-26目錄判別分析基本概念判別分析方法與步驟判別分析常用方法判別分析在統(tǒng)計(jì)學(xué)中應(yīng)用判別分析在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用判別分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施01判別分析基本概念Chapter判別分析是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于在已知分類的情況下，根據(jù)觀測樣本的特征，判斷其所屬類別，并進(jìn)行分類預(yù)測。通過對已知分類的樣本進(jìn)行分析，找出各類別之間的差異和規(guī)律，建立判別函數(shù)或判別模型，以便對新的未知分類的樣本進(jìn)行類別歸屬的判斷。定義目的定義與目的與聚類分析的關(guān)系聚類分析是對未知分類的樣本進(jìn)行分析，根據(jù)樣本之間的相似性或距離將其劃分為不同的類別；而判別分析是對已知分類的樣本進(jìn)行分析，用于預(yù)測新樣本的類別歸屬。與回歸分析的關(guān)系回歸分析是研究因變量與自變量之間的相關(guān)關(guān)系，通過建立回歸方程進(jìn)行預(yù)測；而判別分析是研究不同類別之間的差異和規(guī)律，通過建立判別函數(shù)進(jìn)行分類預(yù)測。判別分析與相關(guān)概念關(guān)系市場調(diào)研通過對已知市場類別的樣本進(jìn)行分析，找出各類市場之間的差異和規(guī)律，建立判別模型，用于對新市場進(jìn)行定位和分類預(yù)測。醫(yī)學(xué)診斷通過對已知疾病類別的樣本進(jìn)行分析，找出各類疾病之間的差異和規(guī)律，建立判別模型，用于對新患者進(jìn)行疾病診斷。信用評分通過對已知信用狀況的樣本進(jìn)行分析，找出影響信用的關(guān)鍵因素和規(guī)律，建立判別模型，用于對新的信貸申請進(jìn)行信用評分和風(fēng)險(xiǎn)評估。模式識(shí)別通過對已知模式的樣本進(jìn)行分析，找出各類模式之間的差異和規(guī)律，建立判別模型，用于對新的未知模式進(jìn)行識(shí)別和分類。判別分析應(yīng)用領(lǐng)域02判別分析方法與步驟Chapter123明確要解決的問題和研究的總體范圍，收集相關(guān)數(shù)據(jù)。確定研究目的和對象對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值處理、異常值處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。數(shù)據(jù)清洗將數(shù)據(jù)按照一定格式進(jìn)行整理，便于后續(xù)分析。數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)收集與整理變量選擇與處理變量選擇從眾多變量中選擇與研究目的相關(guān)的變量，作為判別分析的依據(jù)。變量處理對選定的變量進(jìn)行必要的數(shù)學(xué)變換或標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱影響和異常值干擾。通過描述性統(tǒng)計(jì)和可視化手段，初步了解數(shù)據(jù)的分布規(guī)律和特點(diǎn)。初步分析根據(jù)研究目的和變量特點(diǎn)，選擇合適的判別分析方法（如距離判別、Fisher判別等），建立相應(yīng)的判別函數(shù)。判別函數(shù)建立建立判別函數(shù)驗(yàn)證與評估使用建模樣本數(shù)據(jù)對判別函數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，評估其分類效果。樣本外驗(yàn)證使用獨(dú)立的測試樣本數(shù)據(jù)對判別函數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，以評估其泛化能力。結(jié)果評估根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對判別函數(shù)的性能進(jìn)行評估，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。同時(shí)，可以通過與其他分類方法的比較，進(jìn)一步評價(jià)判別分析的效果。樣本內(nèi)驗(yàn)證03判別分析常用方法Chapter03缺點(diǎn)對數(shù)據(jù)的分布要求較高，當(dāng)數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布或類別間協(xié)方差矩陣不相等時(shí)，判別效果可能較差。01思想根據(jù)待判別對象與已知類別對象之間的距離遠(yuǎn)近做出判斷。將待判別對象歸入距離最短的類別。02優(yōu)點(diǎn)直觀、簡單、易于理解。距離判別法利用貝葉斯公式，根據(jù)待判別對象的先驗(yàn)概率和條件概率，計(jì)算其后驗(yàn)概率，并將待判別對象歸入后驗(yàn)概率最大的類別。思想考慮了先驗(yàn)概率和誤判損失，具有最小風(fēng)險(xiǎn)性；對數(shù)據(jù)的分布沒有嚴(yán)格要求。優(yōu)點(diǎn)需要知道總體的分布，當(dāng)數(shù)據(jù)分布未知或難以確定時(shí)，該方法的應(yīng)用受到限制。缺點(diǎn)貝葉斯判別法優(yōu)點(diǎn)降低了數(shù)據(jù)維度，簡化了計(jì)算；投影后各類別之間的差異更加明顯，有利于分類。缺點(diǎn)投影方向的選擇對結(jié)果影響較大，不同的投影方向可能導(dǎo)致不同的分類結(jié)果；對于非線性問題處理效果不佳。思想通過投影方法，將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，使得投影后各類別之間的距離盡可能大，而類別內(nèi)部的離散程度盡可能小。Fisher判別法思想通過逐步引入變量的方法，每次引入一個(gè)對分類貢獻(xiàn)最大的變量，同時(shí)考慮已引入變量的影響，直到?jīng)]有顯著變量可以引入為止。優(yōu)點(diǎn)可以篩選出對分類有重要貢獻(xiàn)的變量，降低了模型的復(fù)雜性；對于高維數(shù)據(jù)具有較好的降維效果。缺點(diǎn)逐步引入變量的過程可能陷入局部最優(yōu)解；對于存在多重共線性的數(shù)據(jù)，逐步判別法可能無法給出穩(wěn)定的解。逐步判別法04判別分析在統(tǒng)計(jì)學(xué)中應(yīng)用Chapter判別分析可用于檢驗(yàn)兩個(gè)或多個(gè)總體之間的差異是否顯著。在假設(shè)檢驗(yàn)中，判別分析可以幫助確定樣本數(shù)據(jù)是否支持原假設(shè)或備擇假設(shè)。判別分析可用于評估不同因素對總體差異的貢獻(xiàn)程度。統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)中應(yīng)用在分類問題中，判別分析可以基于已知類別的訓(xùn)練樣本建立分類規(guī)則或模型。判別分析可用于評估分類模型的性能，如準(zhǔn)確率、召回率等。判別分析可用于將觀測值分配到不同的總體或類別中。統(tǒng)計(jì)分類中應(yīng)用判別分析可用于預(yù)測新觀測值所屬的總體或類別。在預(yù)測問題中，判別分析可以基于歷史數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型，以預(yù)測未來數(shù)據(jù)的趨勢或結(jié)果。判別分析可用于評估預(yù)測模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可靠性。統(tǒng)計(jì)預(yù)測中應(yīng)用05判別分析在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用Chapter通過判別分析，可以從原始數(shù)據(jù)中提取出最具代表性的特征，以便后續(xù)分類器更好地學(xué)習(xí)和預(yù)測。在高維數(shù)據(jù)中，判別分析可以通過降維技術(shù)減少特征數(shù)量，同時(shí)保留重要信息，提高計(jì)算效率和模型性能。特征提取與降維處理降維處理特征提取二次判別分析（QDA）LDA的擴(kuò)展，允許不同類別具有不同的協(xié)方差矩陣，從而更好地處理非線性問題。柔性判別分析（FDA）一種非線性判別分析方法，通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，然后在該空間中進(jìn)行線性判別分析。線性判別分析（LDA）一種經(jīng)典的判別分析方法，通過尋找最佳投影方向，使得同類樣本投影后盡可能接近，不同類樣本投影后盡可能遠(yuǎn)離。分類算法中應(yīng)用模型評估使用準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)評估判別分析模型的性能。模型優(yōu)化通過調(diào)整模型參數(shù)、改進(jìn)特征提取方法、引入集成學(xué)習(xí)等技術(shù)來優(yōu)化判別分析模型的性能。同時(shí)，可以利用交叉驗(yàn)證等方法來選擇最佳的模型參數(shù)和特征組合。模型評估與優(yōu)化06判別分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施Chapter確保實(shí)驗(yàn)過程符合倫理道德要求，保護(hù)受試者權(quán)益。確保樣本具有代表性，能夠反映總體特征。根據(jù)實(shí)際需求，明確判別分析的實(shí)驗(yàn)?zāi)康?，如分類、預(yù)測等。設(shè)計(jì)合理的實(shí)驗(yàn)方案，包括數(shù)據(jù)收集、處理、建模等步驟。選擇合適的樣本明確實(shí)驗(yàn)?zāi)康拇_定實(shí)驗(yàn)方案遵循倫理規(guī)范實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)原則及步驟數(shù)據(jù)收集根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮头桨?，收集相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)整理對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換等步驟。數(shù)據(jù)預(yù)處理對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)收集、整理及預(yù)處理根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮蛿?shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的判別分析方法，如線性判別分析、二次判別分析等。選擇合適的判別分析方法利用選定的判別分析方法建立模型。建立模型采用交叉驗(yàn)證