36. 判别分析（一）基本原理判别分析，是用以判别个体所属类的一种统计方法。其原理是根据已掌握的一批分类明确的样品，建立一个较好的判别函数，使得用该判别函数进行判别时错判事例最少，进而能用此判别函数对给定的一个新样品判别它来自哪个总体。判别分析方法通常要给出一个判别指标（判别函数），同时还要指定一种判别规则。一、距离判别法未知总体的样品x离哪个总体的距离最近，就判断它属于哪个总体。1. 对于两个正态总体G1, G2距离选用马氏（Mahalanobis）距离：d2(x, G1) = (x-1)T1-1(x-1)d2(x, G2) = (x-2)T2-1(x-2)其中，1, 2, 1, 2分别为总体G1, G22的均值和协差矩阵。令W(x) = d2(x, G1) - d2(x, G2)称为判别函数，若1=2时，W(x)是线性函数，此时称为线性判别；若12，W(x)是二次函数。2. 多总体情况设有m个总体：G1, , Gm，其均值、协差阵分别为i, i. 对给定的样品x，按距离最近的准则
