SAS在数据分析中的分类方法探讨：Fisher判别、贝叶斯与距离判别

本资源主要讨论了数据分析与SAS技术中的一个重要概念——分类方法。分类在数据分析中扮演着关键角色，它包括传统意义的生物物种分类、预测性应用如天气预报，以及决策过程中基于证据的分类（例如yesorno决策）。文章详细介绍了几种常见的分类模型和算法，如： 1. 距离判别法：通过计算样本点与类别中心的距离来确定归属，其中马氏距离因其对异常值更敏感而有时被优先选择，薛毅的《统计学习方法》中有对此的详细解释。 2. 贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理，通过先验概率和条件概率来预测新数据点的类别。文章提到在协方差矩阵相同时和不同时，贝叶斯分类器有不同的表现，并举例说明如何用SAS实现垃圾邮件检测。 3. Fisher判别法：一种基于线性组合的方法，用于找到最佳特征子集，使得样本在各类别间的散度最大化，而类内散度最小化。SAS的DISCRIM过程可用于实施Fisher判别分析。 4. 决策树：通过树状结构展示数据的决策路径，每个内部节点代表一个特征测试，分支表示可能的结果。 5. 支持向量机(SVM)：一种强大的非线性分类器，通过找到最优超平面将数据分割成两类，SAS中也有相应的工具。 6. 神经网络：模仿人脑神经元工作原理的模型，用于处理复杂的数据关系，但在此文档中并未详述具体实现。 此外，文档还提到了SAS软件在判别分析中的应用，如NEIGHBOR、CANDISC、STEPDISC等不同步骤，以及具体的例子和程序代码，如使用DATAheart数据集进行分析。这些内容对于理解和实践SAS在分类任务中的实际操作具有重要意义。整体上，本资源是数据分析初学者和SAS用户深入理解分类方法及其在SAS工具中的应用的重要参考材料。