《做判別分析》ppt課件目錄判別分析簡介判別分析的數學原理判別分析的實例判別分析的優缺點判別分析的應用場景01判別分析簡介Chapter判別分析是一種統計方法，用于根據已知分類的數據集來建立分類模型，以便對新的未知分類數據進行分類。0102它通過確定觀察值所屬類別的主要統計量，利用這些統計量來預測新觀察值的類別。判別分析的定義01020304信用評分、風險評估金融消費者分類、市場細分市場調研疾病診斷、生物標記識別生物醫學作物分類、害蟲識別農業判別分析的用途選擇合適的樣本和變量，確保數據質量和完整性。選擇適合的判別函數，確定分類標準，建立判別模型。將模型應用于新數據，進行分類預測。對數據進行清理、縮放和編碼等操作，以滿足判別分析的要求。使用適當的評估指標，如準確率、混淆矩陣等，對模型進行評估和優化。收集數據數據預處理模型建立模型評估模型應用判別分析的步驟02判別分析的數學原理Chapter

距離度量歐氏距離最常見的距離度量方式，適用于連續型變量。計算公式為：$d=sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2}$馬氏距離考慮到數據的協方差，適用于具有不同方差和均值的數據集。計算公式為：$d=sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2+(z_2-z_1)^2}$曼哈頓距離只考慮數據在坐標軸上的絕對差值，適用于離散型變量。計算公式為：$d=|x_2-x_1|+|y_2-y_1|$基于先驗概率和似然函數，計算后驗概率。基本思想公式表示應用場景$P(A|B)=frac{P(B|A)timesP(A)}{P(B)}$在判別分析中，貝葉斯定理常用于分類問題，特別是當類別先驗概率未知時。030201貝葉斯定理判別函數是根據訓練數據集建立的數學模型，用于預測新數據點的類別。定義線性判別函數和非線性判別函數。類型$y=w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n+b$線性判別函數公式判別函數03判別分析的實例Chapter根據研究目的和問題，選擇合適的數據源，并收集相關數據。收集數據對數據進行預處理，包括缺失值處理、異常值處理、數據類型轉換等。數據清洗初步了解數據分布、特征間的關系等，為后續建模提供依據。數據探索數據準備模型選擇根據數據特點和問題類型，選擇合適的判別分析模型。確定變量根據研究目的和數據特征，選擇與分類結果相關的變量作為預測因子。模型擬合使用選定的模型對數據進行擬合，得到判別函數。建立模型根據判別函數對新的觀測值進行分類，得到分類結果。分類結果計算分類結果的準確率、混淆矩陣等指標，對模型效果進行評估。評估指標解釋判別函數的意義，說明分類的依據和合理性。結果解釋結果解釋04判別分析的優缺點Chapter判別分析可以處理多分類問題，而不僅僅是二分類問題。判別分析的算法相對簡單，容易理解和實現，不需要復雜的數學背景。判別分析是一種有效的統計方法，能夠根據已知分類的數據，構建預測模型，對新數據進行分類。判別分析的結果通常具有很強的可解釋性，能夠提供各個特征對分類的影響程度。簡單易用有效性可解釋性強處理多分類問題優點01020304對數據分布假設敏感判別分析通常假設數據服從多元正態分布，如果數據分布不符合這個假設，可能會導致分析結果不準確。對數據量要求較高判別分析通常需要較大的數據量才能獲得穩定和準確的結果。對特征選擇敏感判別分析對特征的選擇較為敏感，如果選擇的特征不恰當，可能會影響分類效果。對異常值敏感判別分析對異常值比較敏感，異常值可能會影響分析結果。缺點05判別分析的應用場景Chapter風險預警通過判別分析識別潛在的風險因素，及時發出預警，避免損失。欺詐檢測利用判別分析檢測異常交易和欺詐行為，保障資金安全。信用評估利用判別分析對借款人的信用狀況進行評估，以降低壞賬風險。金融風控123利用判別分析對疾病進行分類，提高診斷準確率。疾病分類通過判別分析預測患者的預后情況，為治療提供參考。預后預測利用判別分析篩選有效藥物成分，加速藥物研發進程。藥物研發醫學診斷03競爭者分析利用判別分析識別競爭者的優勢和劣勢，制定更有針對性的