线性判别分析模型预测结果详解-TinyXML指南[中文]

本资源讲解判别分析概念、Fisher线性判别，并提供相关算例。

这份资源包含SAS判别分析的实验结果以及对应的数据集。

12.8操作步骤第一步：使用“Nominal to Text”操作符，将属性att2的数据类型转换为文本。这一步骤是为了告知RapidMiner我们需要处理的是文本数据，详见图12.3。接下来，连接“Process Documents from Data”操作符，将其输入端与“Nominal to Text”连接，输出端“exa”和“wor”连接至结果端，详见图12.4。双击“Process Documents from Data”操作符，进入其设置界面，添加默认参数配置的“Tokenize”分词器操作符，详见图12.5。

留一法交叉验证: 将已知类别样本逐个剔除，利用剩余样本构建判别函数，对被剔除样本进行判别。 错误率计算: 记录所有被错判的样本，分别计算每个类别和整体的错判率。 效果衡量: 根据错判率的大小评估判别分析的效果，错判率越低，判别效果越好。

判别分析是一种统计分析方法，用于根据一组特征值识别不同类型的数据。它涉及使用判别函数来确定数据点属于哪一类。MATLAB提供了对判别分析的全面实现，使其能够轻松应用于各种分类任务。

线性判别（LDA）挺常用的，适合用来做多分类任务。如果你想搞清楚怎么用它来分类数据，LDA 会是一个不错的选择。简单来说，它通过寻找不同类别之间的最大差异来进行分类。你可以理解为，它会优化一些系数，让数据的分类效果最好。，LDA 还是有些假设条件，比如数据得符合正态分布，且同类数据的方差差不多。如果你在用 R 语言，LDA 的实现也蛮。可以通过一些经典的例子，比如鸢尾花数据集，来快速上手。R 语言里的实现方式和理论结合起来，用起来方便，能帮你快速掌握 LDA 的核心思想。不过有个小提醒，LDA 对数据的预要求也不小。你需要把数据先进行标准化，再输入 LDA 模型，这样能让结果更加准确。如果你需

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

判别分析是一种重要的数据分析方法，广泛应用于统计学和机器学习领域。在MATLAB中，判别分析可以通过多种方法实现，例如线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）和支持向量机（SVM）等。这些方法不仅能够帮助研究人员有效地处理数据，还可以提供高效的分类和预测能力。此外，MATLAB还提供了丰富的资源，包括相关的源码和PPT，帮助用户深入理解和应用判别分析技术。

判别分析用于对样本分类，可分为以下方法：- 距离判别法：利用样本间的距离进行分类- 贝叶斯判别法：基于贝叶斯定理进行分类- 费歇尔判别法：最大化样本组间方差与组内方差的比值进行分类