《做判别分析》课件

《做判别分析》ppt课件目录判别分析简介判别分析的数学原理判别分析的实例判别分析的优缺点判别分析的应用场景01判别分析简介Chapter判别分析是一种统计方法，用于根据已知分类的数据集来建立分类模型，以便对新的未知分类数据进行分类。0102它通过确定观察值所属类别的主要统计量，利用这些统计量来预测新观察值的类别。判别分析的定义01020304信用评分、风险评估金融消费者分类、市场细分市场调研疾病诊断、生物标记识别生物医学作物分类、害虫识别农业判别分析的用途选择合适的样本和变量，确保数据质量和完整性。选择适合的判别函数，确定分类标准，建立判别模型。将模型应用于新数据，进行分类预测。对数据进行清理、缩放和编码等操作，以满足判别分析的要求。使用适当的评估指标，如准确率、混淆矩阵等，对模型进行评估和优化。收集数据数据预处理模型建立模型评估模型应用判别分析的步骤02判别分析的数学原理Chapter

距离度量欧氏距离最常见的距离度量方式，适用于连续型变量。计算公式为：$d=sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2}$马氏距离考虑到数据的协方差，适用于具有不同方差和均值的数据集。计算公式为：$d=sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2+(z_2-z_1)^2}$曼哈顿距离只考虑数据在坐标轴上的绝对差值，适用于离散型变量。计算公式为：$d=|x_2-x_1|+|y_2-y_1|$基于先验概率和似然函数，计算后验概率。基本思想公式表示应用场景$P(A|B)=frac{P(B|A)timesP(A)}{P(B)}$在判别分析中，贝叶斯定理常用于分类问题，特别是当类别先验概率未知时。030201贝叶斯定理判别函数是根据训练数据集建立的数学模型，用于预测新数据点的类别。定义线性判别函数和非线性判别函数。类型$y=w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n+b$线性判别函数公式判别函数03判别分析的实例Chapter根据研究目的和问题，选择合适的数据源，并收集相关数据。收集数据对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。数据清洗初步了解数据分布、特征间的关系等，为后续建模提供依据。数据探索数据准备模型选择根据数据特点和问题类型，选择合适的判别分析模型。确定变量根据研究目的和数据特征，选择与分类结果相关的变量作为预测因子。模型拟合使用选定的模型对数据进行拟合，得到判别函数。建立模型根据判别函数对新的观测值进行分类，得到分类结果。分类结果计算分类结果的准确率、混淆矩阵等指标，对模型效果进行评估。评估指标解释判别函数的意义，说明分类的依据和合理性。结果解释结果解释04判别分析的优缺点Chapter判别分析可以处理多分类问题，而不仅仅是二分类问题。判别分析的算法相对简单，容易理解和实现，不需要复杂的数学背景。判别分析是一种有效的统计方法，能够根据已知分类的数据，构建预测模型，对新数据进行分类。判别分析的结果通常具有很强的可解释性，能够提供各个特征对分类的影响程度。简单易用有效性可解释性强处理多分类问题优点01020304对数据分布假设敏感判别分析通常假设数据服从多元正态分布，如果数据分布不符合这个假设，可能会导致分析结果不准确。对数据量要求较高判别分析通常需要较大的数据量才能获得稳定和准确的结果。对特征选择敏感判别分析对特征的选择较为敏感，如果选择的特征不恰当，可能会影响分类效果。对异常值敏感判别分析对异常值比较敏感，异常值可能会影响分析结果。缺点05判别分析的应用场景Chapter风险预警通过判别分析识别潜在的风险因素，及时发出预警，避免损失。欺诈检测利用判别分析检测异常交易和欺诈行为，保障资金安全。信用评估利用判别分析对借款人的信用状况进行评估，以降低坏账风险。金融风控123利用判别分析对疾病进行分类，提高诊断准确率。疾病分类通过判别分析预测患者的预后情况，为治疗提供参考。预后预测利用判别分析筛选有效药物成分，加速药物研发进程。药物研发医学诊断03竞争者分析利用判别分析识别竞争者的优势和劣势，制定更有针对性的