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判别分析判别分析(discriminantanalysis)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(线性判别)、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投影值。对这个投影轴的方向的要求是：使每一组内的投影值所形成的组内离差尽可能小，而不同组间的投影值所形成的类间离差尽可能大Bayes判别思想是根据先验概率求出后验概率，并依据后验概率分布作出统计推断。距离判别思想是根据已知分类的数据计算各类别的重心，对未知分类的数据，计算它与各类重心的距离，与某个重心距离最近则归于该类。接下来将通过例题展示不同的判别方法。例1：在某市场抽取20种牌子的电视机中，5种畅销，8种平销，另外7种滞销。按电视质量评分、功能评分和销售价格三项指标衡量，销售状态：1为畅销，2为平销，3为滞销。数据集：d6.3 X=read.table(clipboard
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