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《統計分析》ppt課件(文件)

2026-05-18 04:32 上一頁面

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【正文】可以是’ Euclid’,’SEuclid’,’Mahal’. 2) Linkage函數該函數用來創建系統聚類樹，其調用格式為 Z=linkage(Y)，使用最短距離法創建一個系統聚類樹。設置 p＝ 0，顯示所有節點。e:\39。使用 find(T==k)函數可以找到有哪些對象包含在冰柱圖的葉節點 k中。其中 ‘ method’可以是‘ single’即最短距離法，‘ plete’即最長距離法等。其調用的格式為 Y=pdist(X).Y為長度的向量，包含距離信息。點與點之間各種距離簡介向量 x=(x1,… , xp)與 y=(y1,… , yp)之間的距離或相似系數 : 歐氏距離 : Euclidean 2()iiixy??平方歐氏距離 : Squared Euclidean 2()iii xy??Block(絕對距離 ): Si|xiyi| Chebychev: Maxi|xiyi| Minkowski: 1() qqiiixy????????夾角余弦 (相似系數 1) : cosine 22( 1 ) c osiiix y x yiiiixyCxy??????Pearson correlation (相似系數 2): 22( ) ( )( 2)( ) ( )iiix y x yiiiix x y yCrx x y y?????????類與類之間各種距離簡介類 Gp與類 Gq之間的距離 Dpq， (d(xi,xj)表示點 xi∈ Gp和 xj ∈ Gq之間的距離 ) m i n ( , )p q i jD d x x?最短距離法 : 最長距離法 : m a x ( , )p q i jD d x x?重心法 : m i n ( , )p q p qD d x x?類平均法 : 121 ( , )i p j qp q i jx G x GD d x xnn??? ??離差平方和 : (Wald) 121 2 1 2 1 2( ) 39。由一個點組成的類是最基本的類；如果每一類都由一個點組成，那么點間的距離就是類間距離。按照遠近程度來聚類需要明確兩個概念：一個是點和點之間的距離，一個是類和類之間的距離。如果還知道他們的物理成績，這樣數學和物理成績就形成二維平面上的100個點，也可以按照距離遠近來分類。然后考慮合并后的類與其他類之間的親疏程度，再進行合并。判別分析研究事先已經建立類別的情況，即將樣品或指標按已知的類別進行歸類。％對訓練集中的數據進行分類 sample=training0([16:19],[2:7]) ％給出判別的數據 class=classify(sample,training,group) ％判別分析由結果可以看出，第一二兩個樣本都是屬于第一類，第三四兩個樣本都屬于第二類。氣體數據對應的污染地區分類如表種最后一列所示。該函數返回 class，它是一個與 sample具有相同行數的向量。 2 費歇爾判別法 :先投影的方法 4 2 0 2 4 643210123判別分析的函數 1 classify函數其調用格式為： class=classify(sample,training,group)指定 sample數據的每一行到訓練集 training指定的一個類中。 ? 于是就尋找一個方向，也就是圖上的虛線方向，沿著這個方向朝和這個虛線垂直的一條直線進行投影會使得這兩類分得最清楚。見圖（下一張幻燈片）。 Matlab中使用的是馬氏距離，應用時，首先要計算各類別的樣本指標的協方差矩陣，然后采用下式計算馬氏距離： kixxSxxd iiii ,2,1),()(

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