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线性判别分析中的几个问题

已有 5926 次阅读 2013-3-8 10:26 |个人分类:我的研究|系统分类:科研笔记|关键词:学者| Analysis, 判别分析, Linear, 线性, Discriminant

线性判别分析中的几个问题

 

熊荣川

xiong rongchuan

六盘水师范学院生物信息学实验室

xiongrongchuan@126.com

http://blog.sciencenet.cn/u/Bearjazz

 

1、  判别分析研究对象为多因子研究对象,如物种的所有形态特征的分类贡献。

2、  通常我们在用到判别分析的文献里都会看到两个判别函数的二元坐标散点图,如下图

 

但是,不是所有的判别分析都能生成这样的图。因为当分组只有2组的时候,方程个数(Function)只有1——及最大方程个数等于分组量减一,通常取最优的两个方程作二维散点图。

线性判别原理笔者理解是两个过程:A:首先是减少变量个数——根据变量的自相关性,压缩高度相关的变量,并留下对于分组贡献高的变量; B:将剩下的变量拟合成一个线性方程,使得每个样本的变量值代入方程都能计算出一个“分组分数”。然后选择两个最优方程计算两组“分组分数”,做成一个二维散点图。这样多维的问题简化成了二维问题

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