线性辨别分析

图9.10总体流程图第一步：数据清洗通过观察数据集的整体情况，我们发现在训练数据集中，决策能力这一栏的数据有一些异常。按照规定，这个数据的取值范围应该是0-100，但实际情况显示的是0-103，需要进行处理。测试数据集中的决策数据值在0-119，同样也超出了正常取值范围，需要进行处理。我们使用“Filter Examples”操作符连接数据，并设置保留决策能力大于等于3且小于等于100的数据，具体操作见图9.11。接着，引入“Linear Discriminant Analysis”操作符进行线性辨别分析，无需额外参数设置。最后，通过Set Role操作符将“专供体育项目”的标签属性设置为“l

特征选择作为模式识别、机器学习和数据挖掘的关键预处理步骤，其重要性不言而喻。邻域作为分类学习中的核心概念，能够有效区分决策不同的样本。我们提出一种新的邻域辨别力指数，用于量化邻域关系中的差异信息，进而反映特征子集的区分能力。区别于传统的基于邻域相似度的方法，该指数直接利用邻域关系的基数进行计算。为了全面捕捉多个特征子集组合带来的区分信息变化，我们进一步扩展了辨别力指数，引入了联合辨别力指数、条件辨别力指数以及互信息辨别力指数。这些扩展指标与香农熵及其变体具有相似的性质。针对实值数据的分析，我们在辨别力指数中引入了一个名为“邻域半径”的参数。基于提出的辨别力指数，我们定义了候选特征的显著性度量，

多元线性回归的操作流程，在《SPSS 统计与应用》讲义里讲得挺清楚的，适合刚接触这块的朋友。菜单路径是 analyze -> regression -> linear…，选变量、调模型、加图表这些都写得比较细，连变量筛选的几种方法也有，像enter、stepwise之类的都解释了。 操作步骤比较接地气，照着点就能跑起来，尤其是你用 SPSS 做报告或者交作业的时候，用它就挺省事。还顺带讲了怎么筛选样本，比如你只想特定年龄段的数据，可以设一个selection variable条件，其他的就自动跳过了，蛮方便的。 你要是想看看不同变量筛选方式的差别，可以顺手点进下面的几个链接，比如多元线性回归中

利用Matlab编写的简单代码可以帮助我们深入理解薛定谔方程的线性和非线性调制特性。

本资源讲解判别分析概念、Fisher线性判别，并提供相关算例。

多元线性回归分析是一种统计方法，探索多个自变量与因变量之间的关系，介绍了其基本原理及在Matlab中的实现方法。

这里提供了关于功放非线性特性的MATLAB仿真代码，涵盖了AM-AM和AM-PM特性，输入信号为QPSK信号。仿真结果将帮助理解功放在非线性条件下的表现。

ASReml: 大数据时代的分析利器 ASReml，由澳大利亚NSW Department of Primary Industries的Arthur Gilmour博士开发，是一款强大的统计分析软件，专门用于拟合线性混合模型。它能够高效处理大规模数据集，并通过灵活的混合线性模型和广义线性模型进行分析。 ASReml的功能优势: 多样性状分析: 支持数量性状、阈值性状、分类性状和SNP标记等多种数据类型分析。 全面统计推断: 提供固定效应、随机效应值的预测，显著性检验，遗传参数估计等功能。 应用领域广泛: 广泛应用于林业、渔业、畜牧、农作物和医学等领域的研究。 全基因组选择: 支持全基因组选

线性回归分析中的共线性问题包括多重共线性导致回归系数标准差增大，置信区间扩展，影响估计精度。共线性诊断工具如容忍度和方差膨胀因子用于评估自变量间的复相关性，指导变量选择。

regress函数功能非常强大，它能够进行多元线性回归分析。使用该函数，我们不仅可以获取线性回归模型的各项系数，还能得到多种有意义的统计参数，这些参数有助于深入分析回归模型的性能。提供了regress函数的实际应用示例代码。