两类判别 Fisher准则: z=C1Y1+C2X2+…+CmXm C;判别系数 尽可能大 S2+S2 尽可能小
两类判别 Fisher准则： Z=C1X1+C2X2+… + C m X m 2 2 A B A B S S Z Z 尽可能小 尽可能大 Ci: 判别系数
两类判别 SuC1+S12C2+.+Sm Cm=DI S2i ci+ t.+S2m Cm=D2 SmIC1tSm2 C2.o+Smm Cm=D (A) (B)
两类判别 S11C1 +S12C2 ++S1m Cm =D1 S21C1 +S22C2 ++S2m Cm =D2 Sm1C1 +Sm2C2 ++Smm Cm =Dm (B) j (A) j Dj X X
两类判别 表18-2变量的均数及类间均数差 类别 例2 X 4 B 10 4 类间均数差D 7 2 B 〖23+3y+…+(10+3)1+⊙=4 +…+(12-4 12+10-2 =175.3
两类判别 表18-2 变量的均数及类间均数差 类别 例数 X1 X2 X3 A 12 －3 4 －1 B 10 4 －5 1 类间均数差Dj －7 9 －2 175.3 12 10 2 23 3 10 3 9 4 12 4 S A B 2 2 2 2 11
两类判别 表18-2变量的均数及类间均数差 类别 例数 12 10 类间均数差D A B (23+3)8-4+…+(-10+3)-2-4)+(9-4)-5+5)+…+(12-4)0+5) 12+10-2 =203
两类判别 表18-2 变量的均数及类间均数差 类别 例数 X1 X2 X3 A 12 －3 4 －1 B 10 4 －5 1 类间均数差Dj －7 9 －2 20.3 12 10 2 23 3 8 4 10 3 2 4 9 4 5 5 12 4 0 5 S A B 12
两类判别 175.320.3-2.3 20.338.2-58 -2.3-5827 1753C1+20.3C2-2.3C3=-7 20.3C1+38.2C2-58C3=9 2.3C1-58C,+27C3=-2 C1=-0.070,C2=0.225,C3=-0.318
两类判别 175.3 20.3 – 2.3 20.3 38.2 – 5.8 –2.3 – 5.8 2.7 S = 175.3C1 +20.3C2 – 2.3C3= –7 20.3C1 + 38.2C2 – 5.8C3= 9 –2.3C1 – 5.8 C2 + 2.7C3= –2 C1= –0.070 , C2=0.225 , C3= –0.318