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Fisher判别    

  •   Fisher判别的基本思想是投影,将组m维数据投影到一个方向,使得投影后组和组之间尽可能地分开,而衡量组和组之间之间是否分开的方法借组于一元方差分析的思想.
      设p维总体,令维空间中任一向量,表示在方向上的投影,通过这样的投影,我们把数据转化为组数据:,按方差分析的思想,其组间平方和为
         (4-17)
      合并的组内平方和:
            (4-18)
      其中分别是的样本均值以及总样本均值。若类的均值有显著差异,则比值应该充分大.因为该值也被的量纲影响,因此我们加入约束条件:,这样,我们就只需要找的极大值.
    使用lagrange乘数法可以容易地导出为特征方程的最大特征跟对应的满足的特征向量.如果使用一个线性特征方程不能很好的区分各个总体,则可使用第二、第三特征向量.

    判别模型:Discrim