Fisher判别_精品文档.pptx
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Fisher判别法基本思想:
通过将多维数据投影到某一方向上,使得投影后类与类之间尽可能的分开,然后再选择合适的判别准则。
费歇尔判别法就是要找一个由p个变量组成的线性函数,使得各类内点的函数值尽可能接近,而不同类之间的函数值尽可能的远离设从总体分别抽取p元样本如下:
为p维空间的任意向量,为X向以a为法线方向上的投影。
上述k个组中的p元数据投影为:
每个总体的数据投影后均为一元数据。
对这k组一元数据进行一元方差分析,其组间平方和为:
因此,若k个总体的均值有显著差异,则比值应充分大。
转化为求该比值的最大值。
线性判别函数的求法线性判别函数的求法如果m个判别函数的累计判别能力达到所要求的值(比如90%),则认为m个判别函数就够了。
Fisher判别准则一、两个总体建立了判别函数,还要确定临界值才能给出判别准则。
即判别函数的均值为Fisher判别准则二、多个总体用T表示这t个总体的序号集,若在t个总体中,有唯一i2,使若第二个判别函数仍不能确定,再利用第三个判别函数。
,直到确定了每个样本的归属。
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