实验十一-判别分析

2013实验报告-判别分析判别分析是一种模式识别技术，用于评估两个或多个已知分类的观测量。

该技术使用统计学方法来找出哪些变量最能区分不同的分类，以使模型能够对新的未知观测进行分类。

它可以在许多领域得到广泛应用，如医学、金融、自然科学、工业和社会科学等。

该实验使用判别分析技术来分析一个小型的数据集，以演示如何使用判别分析。

该数据集包括50个观测和两个变量，每个观测属于两种不同类型的花。

该数据集是经典的鸢尾花数据集，用于评估机器学习算法的性能。

为了进行判别分析，我们首先将数据集拆分成训练数据和测试数据。

训练数据用来创建模型，测试数据用来评估模型的性能。

使用判别分析函数fitdiscr来拟合模型，并使用测试数据来计算模型的分类准确性。

模型对测试数据集中的观测进行分类，并与实际标签进行比较，以确定模型的准确性。

在本实验中，我们使用了线性判别分析方法来分析数据。

线性判别分析是一种适用于两个或多个类别变量的判别分析方法，它将每个类别视为一个概率分布并通过计算类之间和类内差异来找到线性判别向量。

该方法基于类间方差和类内方差之间的比较来确定最佳的线性判别方向。

线性判别分析假设每个类别的协方差是相等的，并且由于可能有多个线性判别向量，因此我们需要使用额外的标准方法（如鉴别分析）来决定哪个线性判别向量最能区分不同的类别。

本实验结果表明，所构建的模型能够从花萼和花瓣长度和宽度这四个变量中提取有用的信息，并对测试数据的类别进行了准确分类。

通过将测试数据与训练数据相比较，发现模型对测试数据的分类准确性为96%，这表明该模型能够很好地对新的未知观测进行分类。

总之，判别分析是一种有用的模式识别技术，可以很好地应用于许多实际场景。

本实验演示了如何使用判别分析技术来分析数据并构建一个使用线性判别分析方法的分类模型。

【精品】多元统计分析--判别分析SPSS实验报告一、实验目的1．掌握判别分析的基本原理和应用方法；2．掌握SPSS软件进行判别分析的具体操作；3．通过一个实例，学习如何运用判别分析对指标进行判别。

二、实验内容三、实验原理1．判别分析基本原理：判别分析（Discriminant Analysis），是一种统计学中的分类技术，它是对变量进行归类的技术。

判别分析是用来确定一个对象或自变量集合属于哪一个预设类型或者组别的过程。

判别分析能够生成一个函数，将数据点映射到特定的类型上。

判别分析的应用领域非常广泛，主要应用于以下领域：（1）股票市场（预测股价的涨跌与时间、公司发展情况等因素的关系）；（2）医学（区分疾病、患者状态等）；（3）市场调查（确定客户类型、产品或服务喜好）；（4）产业分析（区分有助于产品销售的市场决策因素）；（5）经济学（预测月度或季度的经济指标）。

3．判别分析的主要应用步骤：（1）建立模型：首先选择和收集数据，将收集的数据分为训练集和测试集；（2）训练模型：使用训练数据建立模型；（3）评估模型：通过模型诊断来评估建立的模型的好坏；（4）应用模型：对新的数据建立模型并进行预测。

四、实验过程1. 上机操作：1）打开SPSS软件，加载数据文件；2）选择分类变量和连续变量；3）选择训练数据集；4）建立模型；5）预测实验数据集。

2. 操作步骤：SPSS分析的步骤如下：1）将数据输入SPSS软件，确保数据格式正确；2）选择Analyse- Classify- Discriminant；3）有两种不同的分类变量，单分类或多分类，如果你要解释一个特定的分类变量，选择单分类。

如果你不确定哪个分类变量最适合，请尝试不同的选项；4）选择两个或更个你认为与指定分类变量相关的连续变量；5）选择要用于判别分析的数据集；6）确定分类变量分类比率。

这可以在设置选项中完成；7）点击OK，开始进行分析；8）评估结果，包括汇总、判别函数、方差-方差贡献、判别矩阵；五、实验结果选取鸢尾花数据，经过训练，得到如下表所示的结果。

第五次：实验报告实验名称：判别分析（一）实验原理①判别分析是根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而给定的一个新样品，判断它来自哪个总体。

②判别分析的方法中最常用的是Bayes 判别分析法和Fisher 判别分析法。

Fisher 判别分析法是以距离为判别准则来分类，即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类：Bayes 判别分析则是以概率为判别准则来分类，即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类。

前者属于两类判别，后者适用于对类判别。

③Fisher 判别法：两总体Fisher 判别法（1）基本思想：从两个总体中抽取具有p 个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想造一个判别函数或称判别式：p p x c x c x c y +++= 2211，其中系数1c 、2c …、pc 确定的原则是使两组间的区别最大，而使每个组内部的离差最小。

有了判别式后，对于一个新的样品，将它的p 个指标值代入判别式中求出y 值，然后与判别临界值（或称分界点后面给出）进行比较，就可以判别它应属于哪一个总体。

（2）有了判别函数之后，欲建立判别准则还要确定判别临界值（分界点）y0，在两总体先验概率相等的假设下，一般常取y 0为)1(y 与)2(y的加权平均值即21)2(2)1(10n n yn yn y ++=如果由原始数据求得)1(y 与)2(y满足)1(y ＞)2(y，则建立判别准则为：对一个新样品),,(1'=p x x X 代入判别函数中去所得值记为y ，若y ＞y 0，则判定1G X ∈（见图一）；若y <y 0，则判定2G X ∈。

如果)1(y ＜)2(y ，则建立判别准则为：若y ＞y 0，则判定2G X ∈（见图二）；若y <y 0，则判定1G X ∈（注：为直观起见，给出两个正态总体等方差情况下的图形）。

图一 图二④Bayes 判别法使用Bayes 判别法作判别分析，首先需要知道待判总体的先验概率g q 和密度函数)(x f g （如果是离散情形则是概率函数）。

判别分析实验报告SPSS实验目的：判别分析（Discriminant Analysis）是一种经典的多元统计分析方法，用于解释和预测分类变量。

该实验旨在使用SPSS软件进行判别分析，探索一组变量对分类结果的贡献和预测能力。

实验步骤：1.数据收集：从一些公司的人力资源数据库中随机选择了200个员工作为样本，收集了以下变量：性别（男、女）、教育程度（本科、研究生、博士）、工龄（年）、绩效评分（0-5）、离职与否（是、否）。

2.数据清洗：检查数据中是否存在缺失值，并对缺失值进行处理。

删除离职与否变量中缺失值。

3.数据探索：使用SPSS进行描述性统计分析，了解样本的基本情况。

分别计算男女性别比例和各教育程度及离职状态的分布情况。

4. 变量选择：使用SPSS进行判别分析，将离职与否作为分类变量，性别、教育程度、工龄和绩效评分作为预测变量。

使用Wilks' Lambda检验选择预测变量，确定对分类结果的贡献。

5.判别函数计算：根据选择的预测变量，计算判别函数。

使用判别函数对样本进行分类，并计算分类结果的准确率。

实验结果：1.数据探索结果显示，样本中男女性别比例约为1：1，教育程度主要集中在本科和研究生，离职比例为14%。

2. 判别分析结果显示，Wilks' Lambda检验结果为0.632，p值小于0.05，说明选取的预测变量对分类结果有统计上显著的贡献。

3.计算得到的判别函数为D=-0.311(性别)+0.236(教育程度)+0.011(工龄)+0.585(绩效评分)。

4.使用判别函数对样本进行分类，分类准确率为81.5%。

其中，离职样本的分类准确率为75%，非离职样本的分类准确率为82%。

实验结论：通过判别分析实验，我们得出以下结论：1.性别、教育程度、工龄和绩效评分这四个变量对员工的离职与否有显著的预测能力。

2.预测变量中绩效评分对离职结果的贡献最大，说明绩效评分较低的员工更容易离职。

实验⼗⼀-判别分析实验⼗⼀判别分析实验⽬的：掌握判别分析在SPSS中的实现⽅法。

实验⼯具：SPSS分析⼯具菜单项。

知识准备：⼀、判别分析的基本原理在已经将研究对象分成若⼲组的情况下，根据收集到的新的观测样品的数据和判别规则，来判断新样品应该属于哪个组。

具体判别过程中，根据分组情况，可以有两组判别和多组判别之分；根据判别规则不同，有距离判别、贝叶斯判别和典型判别等⽅法。

⼆、判别分析的基本步骤1.了解总体分组情况。

了解总体可以分为⼏个组，各个组的数值特征。

2.选取判别⽅法。

根据所收集的样本的数据类型以及总体分组情况，决定是采⽤两组判别还是多组判别，判别时是⽤距离判别、贝叶斯判别和典型判别中的哪⼀种。

3.判别结果检验。

⽤验证样本带⼊判别规则（函数），检验其是否具有有效性。

三、判别分析的⼏种⽅法简介1.距离判别。

在距离判别中，经常⽤马哈拉诺⽐斯提出的“马⽒距离”来进⾏判断。

设Y∑的X,是从均值为µ，协⽅差矩阵为)0(>总体G中抽取的两个样品（p维），则总体G内两点X与Y之间的平⽅马⽒距离定义为：)()(),(1'2Y X Y X Y X d -∑-=-点X 到总体G 的平⽅马⽒距离为：)()(),(1'2µµ-∑-=-X X G X d 。

1) 两总体距离判别。

设有两总体1G 和2G 的均值分别为1µ和2µ，协⽅差矩阵分别为1∑和2∑（0,21>∑∑），1?p X 是⼀个新样本，判断其属于哪个总体。

定义1?p X 到1G 和2G 的距离为),(12G X d 和),(22G X d ，则按如下判别规则进⾏判断：{),(),(,),(),(,2212112222G X d G X d G X G X d G X d G X ≤∈<∈若若当1∑=2∑时，该判别式可进⾏如下简化：-),(12G X d ),(22G X d =--∑--)()(11'1µµX X )()(21'2µµ-∑--X X2µµµX X X)2(21'221'1'µµµ---∑+∑-∑X X X=)()()(2211'21121'µµµµµµ-∑++-∑--X =)()2(2211'21µµµµ-∑+---X=)(2'µ--X A 其中)(2121µµµ+=，)(211µµ-∑=-A 令)()('µ-=X A X W ，则判别规则就成为：{0)(,0)(,12≥∈<∈X W G X X W G X 若若显然)(X W 是X 的线性函数，故称其为线性判别函数，A 称为判别系数。

判别分析实验报告判别分析实验报告一、引言判别分析是一种常用的统计分析方法，广泛应用于数据挖掘、模式识别、生物信息学等领域。

本实验旨在通过对一个真实数据集的分析，探讨判别分析在实际问题中的应用效果。

二、数据集介绍本实验使用的数据集是一份关于肿瘤患者的临床数据，包括患者的年龄、性别、肿瘤大小、转移情况等多个变量。

我们的目标是根据这些变量，建立一个判别模型，能够准确地预测患者是否患有恶性肿瘤。

三、数据预处理在进行判别分析之前，我们首先对数据进行预处理。

这包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等步骤。

通过对数据的观察和分析，我们发现有部分数据存在缺失值，需要进行处理。

我们选择使用均值替代缺失值的方法进行处理，并对替代后的数据进行了异常值检测。

四、判别模型建立在本实验中，我们选择了线性判别分析（LDA）作为判别模型的建立方法。

LDA 是一种经典的判别分析方法，通过将数据投影到低维空间中，使得不同类别的样本在投影后的空间中能够更好地区分开来。

我们使用Python中的scikit-learn 库来实现LDA算法。

五、模型评估为了评估建立的判别模型的性能，我们将数据集划分为训练集和测试集。

使用训练集对模型进行训练，并使用测试集进行模型的评估。

我们选择了准确率、精确率、召回率和F1值等指标来评估模型的性能。

经过多次实验和交叉验证，我们得到了一个较为稳定的模型，并对其性能进行了详细的分析和解释。

六、结果与讨论经过模型评估，我们得到了一个在测试集上准确率为85%的判别模型。

该模型在预测恶性肿瘤时具有较高的精确率和召回率，说明了其在实际应用中的可行性和有效性。

但同时我们也发现，该模型在预测良性肿瘤时存在一定的误判率，可能需要进一步优化和改进。

七、结论本实验通过对一个真实数据集的判别分析，验证了判别分析方法在预测恶性肿瘤的应用效果。

通过建立判别模型，并对其性能进行评估，我们得到了一个在测试集上具有较高准确率的模型。

然而，我们也发现了该模型在预测良性肿瘤时存在一定的误判率，需要进一步的改进和优化。