判别分析（discriminant analysis）是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。判别分析的方法大体上有三类，即Fisher判别、Bayes判别和距离判别。Fisher判别思想是投影降维，使多维问题简化为一维问题来处理。选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个
转载
2024-05-19 07:25:16
56阅读
目录1. 简单的判别分析_ 距离判别法2. Fisher判别分析/线性判别分析2.1 针对2分类问题2.1.1 投影降维2.1.2 组内偏差2.2.3 组间偏差2.2.4 最佳投影2.2 推广至多分类3. 分析步骤4. 相关链接4.1 LDA相关知识4.2 LDA和PCA的区别5. 分析小结 距离判别法是利用重心，和哪类的重心隔得更近，就判别为哪一类。Fisher 判别法则是利用“同类差别较小、
转载
2023-11-28 07:16:28
54阅读
第4章判别分析及matlab实现③ 重复步骤①，②，直到G1中的全部样品依次被删除，又进行判别，其误判的样品个数记为 ④ 对G2的样品重复步骤①，②，③直到G2中的全部样品依次被删除又进行判别，其误判的样品个数记为 于是交叉误判率估计为： 第32页/共57页 4.2 Bayes判别分析 贝叶斯公式是一个我们熟知的公式 距离判别只要求知道总体的数字特征，不涉及总体的分布函数，当参数和协方差未知时，就
转载
2023-08-21 12:50:12
104阅读
NumPy数值计算1.编写程序：使用 numpy 数组计算由 5 个坐标：(1,9)、(5,12)、(8,20)、(11,10)、(2,8) 构成的图形的周长。v1=np.array([(1,9),(5,12),(8,20),(11,10),(2,8)])
v2=np.array([(2,8),(1,9),(5,12),(8,20),(11,10)])
# 相邻两个点求距离，再求和就好了，首尾两个
转载
2024-06-03 10:43:58
52阅读
判别分析（distinguish analysis）是根据所研究的个体的观测指标来推断该个体所属 类型的一种统计方法，在自然科学和社会科学的研究中经常会碰到这种统计问题。例如在地质找矿中我们要根据某异常点的地质结构、化探和物探的各项指标来判断该异常点 属于哪一种矿化类型；医生要根据某人的各项化验指标的结果来判断该人属于什么病 症；调查了某地区的土地生产率、劳动生产率、人均收入、费用水平、农村工业比
判别分析是用一种统计的方法根据已有的数据集去分析新的数据属于那一类的方法适用于数据集较小的情况，因为数据量够大的话神经网络的准确率会比传统的判别分析高得多 距离判别法: 欧氏距离 简单的计算数据集中每一类的样本均值 对于新数据，计算新数据与各类样本均值的欧氏距离 取离此新数据距离最近的类别为此数据的类别 马氏距离 马氏距离的优点是考虑了
转载
2023-11-28 07:40:15
100阅读
马氏距离详解一、理性认知二、感性认知第一个例子第二个例子三、实例认知四、公式推导推导过程致谢 一、理性认知马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示点与一个分布之间的距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是，它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重
转载
2024-06-28 14:08:32
151阅读
判别分析是多元统计分析的内容，其作用在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征的值来判断其归属于哪一类（即总体）。实际上，这一类问题就是根据已有的样本数据与对应的类别，判断未知类别的数据属于哪一类。像逻辑回归、支持向量机等从某种意义上来说也属于是判别分析的一种，只不过这些算法需要根据样本对模型进行训练，从而能够利用未知数据的各个指标判断其属于哪一类；而统计学中的判别分析，并没有利用数据进行训练
转载
2023-11-04 11:29:13
112阅读
对马氏距离的定义：马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度。 对于一个均值为，协方差矩阵为Σ的多变量矢量
转载
2023-12-08 11:49:05
150阅读
文章目录1.线性判别分析算法简介1.1数据定义：1.2 Fisher判别分析图像表示：1.3两向量投影表示：1.4 Fisher判别分析的损失函数(Loss Function)定义1.5 损失函数L(w)化简1.5.1
(
一、导入数据并查看数据情况：1、数据总体状况：其中Group表示病人胃病类型。2、更改变量名：把x1，x2，x3，x4改成具有意义的变量名并且修改变量度量类型，如下图所示：3、变量的描述性统计操作：分析-描述性描述性统计结果如下:可以看到数据的分布没有特别的离异点，也没有缺失值和不合理的分布，从而可以用该数据做接下来的距离判别分析。4、由于后续做判别分析的时候，Group无法作为分类变量，从而这里
转载
2024-01-30 01:27:12
277阅读
文章目录距离判别法欧氏距离马氏距离关于协方差矩阵Fisher判别分析应用步骤：核心思想具体步骤解释Fisher准则函数：投影降维组间偏差组内偏差求出最优解 距离判别法距离判别法首先根据已知分类的数据，分别计算出各类的重心。再根据新个体到每类的距离（即新个体与各类重心的距离，可采用欧氏距离或者马氏距离等等），根据最短的距离确定分类情况。问题描述：欧氏距离Note: 第一个等式是矩阵的写法。马氏距离
转载
2024-04-08 12:52:09
0阅读
一、实验内容思想：在一些已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下，确定新的样本属于已知类别中的哪一类。二、实验要求 1、以舒张期血压和血浆胆固醇含量预测被检查者是否患冠心病。测得15名冠心病患者和16名健康人的舒张压X1（mmHg）及血浆胆固醇含量X2（mg/dL），结果见下表。 (1)对每一组数据用不同的符号做两变量的散点图，观察它们在平面上的散布情况，并判断对该组数据做判别分析是否合适；
转载
2023-10-02 09:19:04
138阅读
# 马氏距离判别法在R语言中的应用
马氏距离是一种用于描述多维空间中两个点之间距离的度量方法，尤其适合用于多变量统计分析，常见于分类和判别分析。与欧几里得距离不同，马氏距离考虑了变量之间的相关性，因此在数据集中，变量的单位和尺度不同的情况下，马氏距离表现出更好的性能。
## 马氏距离的定义
马氏距离（Mahalanobis Distance）可以通过以下公式计算：
$$ D_{M}(x,
马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧式距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的），并且是尺度无关的(scale-invariant)，即独立于测量尺度。1）马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一
转载
2024-01-19 13:55:09
167阅读
之前简要地介绍了一下线性判别函数的的基本性质，接下来我们进行更加详细的讨论。文中大部分公式和图表来自 MLPP 和 PRML我们将样本的分布用多元正态分布来近似，为了更加了解这个表达式的含义，我们对协方差矩阵做特征值分解，即Σ = UΛUT 然后将协方差矩阵的逆用同样方法分解，即 代入多元正态分布的模型中，能够得到 &
转载
2023-12-03 12:58:37
44阅读
要实现基于点云的距离判别聚类法的聚类分析，首先明确问题背景：点云数据在计算机视觉与三维重建等领域中逐渐获得普遍应用。而距离判别聚类法作为无监督学习的一种聚类算法，能够有效地对不规则分布的点云进行分析与处理。接下来，本文将详细阐述该算法的技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及其扩展讨论。
```mermaid
flowchart TD
A[收集点云数据] --> B[数据预处理]
设
和
为两个向量，求它们之间的距离。
这里用Numpy实现，设
和
为
ndarray <numpy.ndarray>，它们的shape都是 (N,)
为所求的距离，是个浮点数（
float）。 import numpy as np 1.欧氏距离(Euclidean distance)欧几
转载
2023-10-27 09:24:40
59阅读
欧氏距离(Euclidean Distance)欧式距离是最经典的一种距离算法，适用于求解两点之间直线的距离，适用于各个向量标准统一的情况，如各种药品的使用量、商品的售销量等。 欧氏距离也是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 二维空间上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)之间的欧式距离：
d12=(x1−x2)2+(y1−y2)2−−−−−−−−−−−−−
转载
2023-10-07 13:26:35
343阅读
三维点云学习（4）5-DBSCNA python 复现-1- 距离矩阵法使用DBSCAN聚类最终效果图原图： DBSCAN 聚类后结果 运行时间：生成的聚类个数：4
dbscan time:19.526319
Process finished with exit code 0DBSCAN-使用距离矩阵法-编写流程step1: 建立数据集中每个点两两点的距离矩阵，距离矩阵为对角矩阵，对角线为0 s
转载
2023-11-30 22:37:24
85阅读
