鸢尾花数据：判别分析与企业分类示例

本资源是一份关于判别分析的课件，重点围绕鸢尾花数据展开，探讨如何通过统计学中的判别分析方法进行性别分类。判别分析是一种在已有类别信息的“训练样本”基础上，构建预测模型，用于识别未知类别对象的技术。与聚类分析不同，聚类分析通常不预先设定类别，而是根据数据自身结构进行分组，而判别分析则基于已知类别的样本构建准则，以便对新观测值进行分类。 课件中提到的鸢尾花数据集包含多个预测变量，如企业规模、服务质量等，这些变量用于衡量企业的状况。目标是根据这些变量的得分以及已知的上升、稳定和下降三种企业类型，建立一个判别函数，以便对未分类的企业进行归类。该数据集共包含90家企业，其中每种类型的各30个，构成了用于训练的标准样本。 判别分析的核心是基于距离的思想，特别是Mahalanobis距离，这是一种考虑了变量之间相关性的多维距离测量方式。判别函数正是利用这种距离来计算每个企业观测值到各类别中心的距离，从而决定其所属类别。简单来说，如果一个观测值与某一类别中心的距离最小，那么它就被判断为该类别。 总结来说，这份课件深入讲解了判别分析的概念、与聚类分析的区别，以及如何在鸢尾花数据集上应用判别分析技术来构建企业状况的分类模型。学习者将了解到如何通过标准化的预测变量和判别函数，实现对企业类型的有效预测和分类，这对于实际问题中的数据分析和决策支持具有重要意义。