MATLAB实现判别分析：距离、Bayes与Fisher判别

"数据分析与数据挖掘课程资料，利用MATLAB进行数据分析的教程，重点讲解了判别分析及其MATLAB实现，包括距离判别、Bayes判别、Fisher判别和判别分析的MATLAB实现等内容，适合学习者深入理解和应用判别分析技术。" 在数据分析领域，判别分析是一种强大的工具，它主要用于已知样本分类的情况下，根据特征数据建立判别模型，用于预测未知样本的类别。本教程主要分为以下几个部分： 1. **距离判别**：基于各类样本的中心位置，通过计算新样本到各类中心的距离来决定其归属。在MATLAB中，可以使用不同的距离度量，如欧氏距离（`sqrt(sum((x-y).^2))`）和马氏距离（`mahal`函数）。距离判别的核心在于找到最接近的类中心，以此作为分类依据。 2. **Bayes判别**：Bayes判别法采用贝叶斯理论，计算新样本属于各类的条件概率，然后分配给概率最高的类。这种方法考虑了先验概率，适用于各类样本数量不平衡的情况。 3. **Fisher判别**：Fisher判别法旨在构建一个使得同类样本差异小、异类样本差异大的判别函数。通过最大化类间散度与类内散度之比（即Fisher判别准则），找出最佳的分类超平面。在MATLAB中，可以结合线性代数和统计方法实现这一过程。 4. **判别分析的MATLAB实现**：MATLAB提供了丰富的函数支持判别分析，如`classify`函数可用于执行线性判别分析，而`mahal`函数则用于计算马氏距离。这些工具简化了数据分析过程，使得判别分析在实际问题中的应用变得更加便捷。 5. **判别分析概说**：判别分析的整体介绍，强调了其在数据分类和预测中的重要性，以及如何通过已有的分类信息构建判别函数，进而对未知样本进行有效分类。 通过学习这个教程，你可以掌握使用MATLAB进行判别分析的基本步骤和技术，这将有助于在实际数据分析项目中进行有效的分类和预测，特别是在处理多类别问题时。同时，理解不同判别方法的原理和适用场景，将有助于选择最适合的数据分析策略。