目录基础知识实验环境实验数据实验步骤及代码（1）导入本次实验所需的包及数据（2）读入数据后，我们可以画出一些特征来观察数据的分布规律（3）刻画我们的距离函数（4）定义K近邻分类算法（5） 定义测试KNN分类效果的函数（6）寻找分类效果最优的K值算法对比结论基础知识K-Nearest Neighbor 简介
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2024-09-29 23:11:27
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spss判别分析的应用 spss界面中点击分析、分类、判别式，取主要标志组别的变量为分组变量，导入，紧接着将自变量导入，如上图所示。 这里选取的数据集是 如图，这里的数据集有样本的变量值，且已经判断出样本属于哪个群体，这些数据用于得到判别函数。 这里我们采用步进式方法（一边进一边出）。 点击统计量，出现这个界面，点击费希尔（Fisher）和未标准化。 在方法中，我们保持默认就可。 在分类中，我们选
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2023-11-15 13:46:37
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文章目录线性判别函数基本概念Fisher线性判别分析基本思想最优方向推导过程转换为判别函数完整代码 线性判别函数基本概念我们主要讨论在两类情况下判别函数为线性的情况，这里给出一般情况：+ 式子中为d维样本向量，为权向量，如下：为一个常数，称为阈值权 令 设为一个待分类样本，我们可以通过比较与0的大小来区分此样本属于哪一类Fisher线性判别分析基本思想Fisher线性判别分析的基本思想是把所有样
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2024-01-30 00:10:02
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在这篇文章中，我将深入探讨如何在Python中实现费舍尔判别分析(FDA)模型。费舍尔判别分析是一种经典的统计方法，用于解决线性分类问题。本文将围绕背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景与案例分析等结构展开，力求为读者提供全面而深入的理解。
## 背景描述
费舍尔判别分析的历史可以追溯到1936年，由英国统计学家Ronald A. Fisher首次提出。随着数据科学和机器学习的迅速发
之前我一直都没有弄清楚卡方检验和Fisher exact test的区别。今天花时间专门整理、学习一下。
卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。
问题：（1）对于2*2的列联表，该用哪种检验方法？（2
费舍尔矩阵是用于在多个目标之间进行权衡的工具，特别是在优化决策时表现出色。本篇博文将阐述在Python中实现费舍尔矩阵的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和版本管理等方面。我们将采取轻松的语气，一步步来完成这个过程。
### 环境预检
在进行费舍尔矩阵Python的开发之前，首先需要确认我们的环境是兼容的。为此，我们可以使用一个四象限图展示我们环境兼容性分析。
```
为了方便大家理解，以三道题为例，实现聚类分析和判别分析的演示。1. 为了研究世界各国森林、草原资源的分布规律，共抽取了21个国家的数据，每个国家4项指标，原始数据见下表。试用该原始数据对国别进行系统聚类和K-均值聚类（分3类）分析。2. 从不同地区采集了七块花岗岩，测其部分化学成分如下表：试作如下分析：样本间用欧氏距离，并用系统聚类的2个方法对样本进行聚类。对五个变量进行聚类。3.研究团队调查了2
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2024-01-11 11:38:40
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信号的平稳性检验在随机信号处理中起着十分基础的作用。由于平稳信号和非平稳信号的性质差别显著，因此在处理信号之前先行判断它的平稳性就显得尤为重要。虽然信号平稳性的定义十分明确，但是实际判断过程却是复杂的，例如观察尺度对信号平稳性判断就有很大的影响。这一领域的研究已经取得了一定的成果。一些人提出了受限和带参数的非平稳性判定方法，而另一些人则将他们的平稳性判定建立在对原始数据的一些假设上。而对于更一般信
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2023-11-13 12:12:58
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分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测
原创
2024-03-12 16:08:34
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费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）是一种用于分析小样本数据的显著性检验方法，尤其适用于分类数据。本文将详细记录如何在Python环境中实现费舍尔精确检验的过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。
## 环境准备
在进行费舍尔精确检验之前，需要确保你的Python环境配置正确，并安装相关依赖包。
### 依赖安装指南
首先，确保你有Pyth
费氏搜寻法简介费氏搜寻法，就是利用斐波那契数列从有序数列中搜寻特定元素的一种搜索算法。二分搜寻法每次搜寻时，都会将搜寻区间分为一半，所以其搜寻时间为O(log(2)n)，log(2)表示以2为底的log值，这边要介绍的费氏搜寻，其利用费氏数列作为间隔来搜寻下一个数，所以区间收敛的速度更快，搜寻时间为O(logn)。费氏搜寻法算法分析费氏搜寻使用费氏数列来决定下一个数的搜寻位置，所以必须先制作费氏数
费舍尔信息矩阵在统计学与信息理论中是一种重要的工具，能够为我们评估模型的参数不确定性。通过Python的强大功能，我们可以轻松计算这种矩阵，进而应用于各种统计分析中。本文将详细阐述如何实现费舍尔信息矩阵的计算，包括背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化与扩展讨论。
## 背景描述
在机器学习和统计建模的世界中，处理不确定性是一个重要的课题。费舍尔信息矩阵（Fisher Informati
# 如何实现费舍尔精确检验 Python
## 1. 整体流程
下面是实现费舍尔精确检验的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 构建列联表 |
| 3 | 进行费舍尔精确检验 |
## 2. 代码实现
### 步骤1：导入必要的库
```python
import scipy.stats as s
原创
2024-03-01 03:43:45
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费雪方程式和交易量公式交易是广义动量MV的交换，货币与商品之间的交换也是广义动量的交换。商品作用于价格体系产生货币成果MV（nmV，其中n表示货币数量，m表示货币质量，V表示货币的交易速度）。在费雪方程式PQ=MV中，M代表货币供给量，V代表货币的流通速度，P代表价格水平，Q代表实际产出水平。费雪方程式是商品的广义动量与货币的广义动量的简化。我们以一年期来考察一国的商品交易情况。设有t种商品进行交
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2024-09-05 10:11:54
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《一、探索性数据分析》【1.3 位置估计】平均值：所有数的总和除以个数加权平均值：所有数的加权和除以权值和中位数：使得数据集有一半的数位于该值之上和之下加权中位数：使得数据集有一半的权重之和位于该值 之上和之下切尾均值：去除最大和最小的若干值后的平均值离群值：与大部分数差异较大的值【1.4 变异性估计】偏差：位置的观测值和估计值的差距方差：n个数据距离均值的偏差的平方和，再除以n-1标准差：方差的
从前有个巫师，装作穷人，挨家挨户地乞讨，而实际上他是碰到漂亮姑娘就抓。谁也说不上他把姑娘们抓到哪儿去了，因为他带走的姑娘没有一个回来过。
有一天，他来到一家人门口，这家人有三个漂亮的姑娘。他背着一个篮子，像是准备装人们施舍的东西，样子活像个身体虚弱、令人怜悯的乞丐。他求那家人给他点吃的，于是大女
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2008-03-13 07:48:44
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# 弗雷歇距离（Frechet Distance）的计算及其应用
## 引言
弗雷歇距离是一种用于衡量两条曲线之间的相似度的距离度量方式。它是基于欧几里得距离的一种改进，可以更好地捕捉到曲线之间的形状和拓扑结构的差异。
弗雷歇距离广泛应用于计算机图形学、地理信息系统（GIS）、生物信息学等领域。本文将介绍弗雷歇距离的原理及其在Python中的实现方式，并通过代码示例进行演示。
## 原理
原创
2023-11-14 05:24:14
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《如何理解弗雷歇距离(fréchet distance)》由会员分享，可在线阅读，更多相关《如何理解弗雷歇距离(fréchet distance)(4页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。1、如何理解弗雷歇距离(Frchet distance)作者：陈郁葱定义设二元组 是一个度量空间，其中 是 上的度量函数，在无需指明度量函数的情(,) 况下，我们把度量空间简称为 。定义 1 如果定义在单位区间 上的
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2023-08-04 13:31:53
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## Python需要学习numpy吗
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，它在数据科学和机器学习领域中广泛应用。然而，对于处理大规模数据和执行复杂数学运算，Python的内置功能可能不足够高效。这时，我们就需要使用NumPy这个强大的库来扩展Python的数值计算能力。
### 1. 什么是NumPy？
NumPy是Python的一个开源科学计算库，它提供了一个多维数组对象和一
原创
2023-09-16 11:39:42
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机器学习之Fisher判别分析一、算法描述1、W的确定2、阈值的确定3、Fisher线性判别的决策规则4、群内离散度”（样本类内离散矩阵）、“群间离散度”（总类内离散矩阵）二、Python代码实现 一、算法描述Fisher线性判别分析的基本思想：选择一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，同时变换后的一维数据满足每一类内部的样本尽可能聚集在一起，不同类的样本相隔尽可能
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2023-07-11 16:37:42
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