《判別分析》課件

判別分析REPORTING2023WORKSUMMARY目錄CATALOGUE判別分析簡介判別分析的基本步驟判別分析的常用方法判別分析的優(yōu)缺點(diǎn)判別分析的案例研究判別分析的未來發(fā)展與展望PART01判別分析簡介定義與目的定義判別分析是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于根據(jù)已知分類的觀測值，構(gòu)建判別函數(shù)，從而對新的觀測值進(jìn)行分類。目的通過判別分析，可以確定哪些變量對于分類最重要，并利用這些變量建立一個(gè)或多個(gè)判別函數(shù)，用于預(yù)測或分類新的觀測值。原理概述01判別分析基于已知分類的觀測值，通過統(tǒng)計(jì)手段找出能夠最大程度區(qū)分不同類別的變量組合，從而構(gòu)建判別函數(shù)。判別函數(shù)的建立02通過比較組內(nèi)差異和組間差異，選擇能夠最大化組間差異和最小化組內(nèi)差異的變量作為判別變量。然后利用這些判別變量建立判別函數(shù)，用于預(yù)測或分類新的觀測值。判別函數(shù)的評估03通過交叉驗(yàn)證等方法評估判別函數(shù)的預(yù)測準(zhǔn)確率，并據(jù)此調(diào)整判別變量和判別函數(shù)。判別分析的原理用于信用評分、風(fēng)險(xiǎn)評估等，例如根據(jù)客戶的基本信息和歷史表現(xiàn)，預(yù)測其信用風(fēng)險(xiǎn)。金融領(lǐng)域根據(jù)消費(fèi)者的購買行為、偏好等信息，將市場劃分為不同的細(xì)分市場。市場細(xì)分用于疾病診斷、生物標(biāo)志物的篩選等，例如根據(jù)患者的基因表達(dá)譜預(yù)測其疾病類型。生物醫(yī)學(xué)研究用于族群分類、社會(huì)階層劃分等，例如根據(jù)人口普查數(shù)據(jù)將地區(qū)劃分為不同的社會(huì)經(jīng)濟(jì)階層。社會(huì)學(xué)研究判別分析的應(yīng)用場景PART02判別分析的基本步驟明確研究的目標(biāo)和問題，確定判別分析的應(yīng)用場景。確定研究問題根據(jù)研究問題，收集相關(guān)的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。數(shù)據(jù)收集確定研究問題與數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值填充、異常值處理等。特征選擇根據(jù)研究問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇與目標(biāo)變量相關(guān)的特征，去除無關(guān)或冗余的特征。數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征選擇模型訓(xùn)練選擇合適的判別分析算法，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練。模型驗(yàn)證使用驗(yàn)證數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗(yàn)證，評估模型的性能和準(zhǔn)確率。模型優(yōu)化根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，提高模型的預(yù)測能力和泛化能力。模型訓(xùn)練與驗(yàn)證PART03判別分析的常用方法線性判別分析是一種經(jīng)典的判別分析方法，通過投影數(shù)據(jù)到低維空間，使得同類數(shù)據(jù)盡可能聚集，不同類數(shù)據(jù)盡可能分離。總結(jié)詞LDA通過找到一個(gè)線性組合，使得類別間的差異最大，同時(shí)類別內(nèi)的差異最小。它假設(shè)數(shù)據(jù)服從高斯分布，且類別間協(xié)方差相同。LDA在人臉識(shí)別、文本分類等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。詳細(xì)描述線性判別分析（LDA）總結(jié)詞貝葉斯判別分析基于貝葉斯定理，通過計(jì)算不同類別的后驗(yàn)概率，進(jìn)行分類。詳細(xì)描述貝葉斯判別分析假設(shè)數(shù)據(jù)服從多元正態(tài)分布，且類別間協(xié)方差相同。它通過最大化類別間差異和最小化類別內(nèi)差異，進(jìn)行分類。貝葉斯判別分析在金融風(fēng)險(xiǎn)評估、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域有應(yīng)用。貝葉斯判別分析VSKNN判別分析是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)，通過測量不同數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離，進(jìn)行分類。詳細(xì)描述KNN判別分析選擇距離最近的K個(gè)鄰居，根據(jù)這些鄰居的類別進(jìn)行多數(shù)投票或加權(quán)投票，決定新數(shù)據(jù)點(diǎn)的類別。KNN判別分析對異常值和噪聲敏感，適用于數(shù)據(jù)分布未知或數(shù)據(jù)分布不均的情況。總結(jié)詞K-最近鄰（KNN）判別分析支持向量機(jī)（SVM）判別分析支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，通過找到一個(gè)超平面，使得不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能分離?？偨Y(jié)詞SVM判別分析通過最大化類別間邊界和最小化邊界誤差，進(jìn)行分類。它使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使得數(shù)據(jù)在高維空間中線性可分。SVM判別分析在文本分類、圖像識(shí)別等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。詳細(xì)描述PART04判別分析的優(yōu)缺點(diǎn)分類準(zhǔn)確度高判別分析通過構(gòu)建分類函數(shù)，能夠較為準(zhǔn)確地判斷觀測數(shù)據(jù)的類別歸屬，特別是在類別間差異較為明顯的情況下。適用于多種數(shù)據(jù)類型判別分析可以應(yīng)用于不同類型的數(shù)據(jù)，如連續(xù)型、離散型、有序或無序等，具有較好的泛化能力?？紤]多種特征判別分析能夠綜合考慮多種特征對分類的影響，通過構(gòu)建判別函數(shù)，能夠揭示不同特征之間的關(guān)聯(lián)以及它們對分類的貢獻(xiàn)。易于理解和解釋判別分析所構(gòu)建的判別函數(shù)具有明確的物理意義，能夠直觀地揭示不同類別之間的差異，便于理解和解釋。優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)對數(shù)據(jù)分布假設(shè)敏感判別分析通常假設(shè)數(shù)據(jù)服從多元正態(tài)分布，如果實(shí)際數(shù)據(jù)分布與此假設(shè)不符，可能會(huì)導(dǎo)致分類準(zhǔn)確度下降。對異常值和離群點(diǎn)敏感判別分析對異常值和離群點(diǎn)較為敏感，這些點(diǎn)可能會(huì)對判別函數(shù)產(chǎn)生較大的影響，進(jìn)而影響分類結(jié)果。計(jì)算成本較高對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，判別分析的計(jì)算成本相對較高，需要消耗較多的計(jì)算資源和時(shí)間。對特征選擇和降維要求較高判別分析依賴于輸入特征的選擇和降維處理，如果特征選擇不當(dāng)或降維方法不合適，可能會(huì)影響分類性能。PART05判別分析的案例研究人臉識(shí)別是判別分析在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要應(yīng)用，通過訓(xùn)練分類器對人臉圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。人臉識(shí)別技術(shù)利用判別分析方法，通過對大量人臉圖像進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，構(gòu)建分類器模型。該模型能夠自動(dòng)識(shí)別不同人的身份，廣泛應(yīng)用于安全監(jiān)控、門禁系統(tǒng)、移動(dòng)支付等領(lǐng)域?？偨Y(jié)詞詳細(xì)描述案例一：人臉識(shí)別總結(jié)詞信用評分是判別分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，通過對個(gè)人或企業(yè)的信用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析，預(yù)測其信用風(fēng)險(xiǎn)。要點(diǎn)一要點(diǎn)二詳細(xì)描述判別分析方法用于構(gòu)建信用評分模型，通過對歷史信用數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，模型能夠預(yù)測個(gè)人或企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，為金融機(jī)構(gòu)提供決策支持。這種評分系統(tǒng)有助于評估貸款申請人的信用狀況，降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。案例二：信用評分總結(jié)詞判別分析在醫(yī)學(xué)診斷中用于分類和預(yù)測疾病，通過對患者的癥狀、體征和實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果進(jìn)行分析，輔助醫(yī)生做出診斷。詳細(xì)描述判別分析方法可以幫助醫(yī)生根據(jù)患者的癥狀、體征和實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果，構(gòu)建疾病診斷模型。通過訓(xùn)練分類器對病例數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，模型能夠輔助醫(yī)生快速準(zhǔn)確地做出診斷，提高診療效率和準(zhǔn)確性。案例三：醫(yī)學(xué)診斷PART06判別分析的未來發(fā)展與展望深度學(xué)習(xí)與判別分析的結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)為判別分析提供了更強(qiáng)大的特征提取能力，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征，提高判別分析的準(zhǔn)確性和可靠性。結(jié)合深度學(xué)習(xí)，判別分析可以應(yīng)用于更廣泛的數(shù)據(jù)類型和領(lǐng)域，如圖像、語音、自然語言處理等，拓展了判別分析的應(yīng)用范圍。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，判別分析面臨的數(shù)據(jù)量越來越大，需要更高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)處理技術(shù)來支持。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)如分布式計(jì)算、云計(jì)算等為判別分析提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)資源，能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)