什么是判别分析:判别分析的基本原理
判别分析(Discriminant Analysis),又称“分辨法”,属于分类方法的一种,分类的对象要求事先有明确的类别空间,这一点与聚类分析迥然不同。是在分类确定的条件下,根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。其基本原理是按照一定的判别准则,建立一个或多个判别函数,用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数,并计算判别指标,据此即可确定某一样本属于何类。
判别分析有多种方法,如最大似然法、Fisher判别分析法、Bayes判别分析法、逐步判别分析法等,距离判别和典型判别对数据分布无严格要求,而Bayes判别分析法则要求数据服从多元正态分布。判别分析在气候分类、农业区划、土地类型划分中有着广泛的应用。不同的判别分析方法有其特定的适应条件,掌握各种方法的适用条件是保证正确分析结果可靠性的重要条件。
判别分析的基本原理
判别分析是一种判别个体所隶属的群体的统计分析手段,是根据已知对象的某些观测指标和所属类别来判断未知对象所属类别的一种统计学方法。其作用表现在:当描述研究对象的性质特征不全或不能从直接测量数据确定研究对象所属类别时,可以通过判别分析对其进行归类。下面将简要讲述为什么要进行判别分析。