《判别分析》课件.pptx

判别分析REPORTING2023 WORK SUMMARY目 录CATALOGUE判别分析简介判别分析的基本步骤判别分析的常用方法判别分析的优缺点判别分析的案例研究判别分析的未来发展与展望PART 01判别分析简介定义与目的定义判别分析是一种统计方法，用于根据已知分类的观测值，构建判别函数，从而对新的观测值进行分类。目的通过判别分析，可以确定哪些变量对于分类最重要，并利用这些变量建立一个或多个判别函数，用于预测或分类新的观测值。原理概述01判别分析基于已知分类的观测值，通过统计手段找出能够最大程度区分不同类别的变量组合，从而构建判别函数。判别函数的建立02通过比较组内差异和组间差异，选择能够最大化组间差异和最小化组内差异的变量作为判别变量。然后利用这些判别变量建立判别函数，用于预测或分类新的观测值。判别函数的评估03通过交叉验证等方法评估判别函数的预测准确率，并据此调整判别变量和判别函数。判别分析的原理用于信用评分、风险评估等，例如根据客户的基本信息和历史表现，预测其信用风险。金融领域根据消费者的购买行为、偏好等信息，将市场划分为不同的细分市场。市场细分用于疾病诊断、生物标志物的筛选等，例如根据患者的基因表达谱预测其疾病类型。生物医学研究用于族群分类、社会阶层划分等，例如根据人口普查数据将地区划分为不同的社会经济阶层。社会学研究判别分析的应用场景PART 02判别分析的基本步骤明确研究的目标和问题，确定判别分析的应用场景。确定研究问题根据研究问题，收集相关的数据，确保数据的准确性和完整性。数据收集确定研究问题与数据收集数据清洗对数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理等。特征选择根据研究问题和数据特点，选择与目标变量相关的特征，去除无关或冗余的特征。数据预处理与特征选择模型训练选择合适的判别分析算法，利用训练数据对模型进行训练。模型验证使用验证数据对模型进行验证，评估模型的性能和准确率。模型优化根据验证结果，对模型进行调整和优化，提高模型的预测能力和泛化能力。模型训练与验证PART 03判别分析的常用方法线性判别分析是一种经典的判别分析方法，通过投影数据到低维空间，使得同类数据尽可能聚集，不同类数据尽可能分离。总结词LDA通过找到一个线性组合，使得类别间的差异最大，同时类别内的差异最小。它假设数据服从高斯分布，且类别间协方差相同。LDA在人脸识别、文本分类等领域有广泛应用。详细描述线性判别分析（LDA）总结词贝叶斯判别分析基于贝叶斯定理，通过计算不同类别的后验概率，进行分类。详细描述贝叶斯判别分析假设数据服从多元正态分布，且类别间协方差相同。它通过最大化类别间差异和最小化类别内差异，进行分类。贝叶斯判别分析在金融风险评估、医学诊断等领域有应用。贝叶斯判别分析VSKNN判别分析是一种基于实例的学习，通过测量不同数据点之间的距离，进行分类。详细描述KNN判别分析选择距离最近的K个邻居，根据这些邻居的类别进行多数投票或加权投票，决定新数据点的类别。KNN判别分析对异常值和噪声敏感，适用于数据分布未知或数据分布不均的情况。总结词K-最近邻（KNN）判别分析支持向量机（SVM）判别分析支持向量机是一种监督学习模型，通过找到一个超平面，使得不同类别的数据点尽可能分离。总结词SVM判别分析通过最大化类别间边界和最小化边界误差，进行分类。它使用核函数将数据映射到高维空间，使得数据在高维空间中线性可分。SVM判别分析在文本分类、图像识别等领域有广泛应用。详细描述PART 04判别分析的优缺点分类准确度高判别分析通过构建分类函数，能够较为准确地判断观测数据的类别归属，特别是在类别间差异较为明显的情况下。适用于多种数据类型判别分析可以应用于不同类型的数据，如连续型、离散型、有序或无序等，具有较好的泛化能力。考虑多种特征判别分析能够综合考虑多种特征对分类的影响，通过构建判别函数，能够揭示不同特征之间的关联以及它们对分类的贡献。易于理解和解释判别分析所构建的判别函数具有明确的物理意义，能够直观地揭示不同类别之间的差异，便于理解和解释。优点缺点对数据分布假设敏感判别分析通常假设数据服从多元正态分布，如果实际数据分布与此假设不符，可能会导致分类准确度下降。对异常值和离群点敏感判别分析对异常值和离群点较为敏感，这些点可能会对判别函数产生较大的影响，进而影响分类结果。计算成本较高对于大规模数据集，判别分析的计算成本相对较高，需要消耗较多的计算资源和时间。对特征选择和降维要求较高判别分析依赖于输入特征的选择和降维处理，如果特征选择不当或降维方法不合适，可能会影响分类性能。PART 05判别分析的案例研究人脸识别是判别分析在计算机视觉领域的重要应用，通过训练分类器对人脸图像进行分类和识别。人脸识别技术利用判别分析方法，通过对大量人脸图像进行训练和学习，构建分类器模型。该模型能够自动识别不同人的身份，广泛应用于安全监控、门禁系统、移动支付等领域。总结词详细描述案例一：人脸识别总结词信用评分是判别分析在金融领域的应用，通过对个人或企业的信用历史数据进行建模和分析，预测其信用风险。要点一要点二详细描述判别分析方法用于构建信用评分模型，通过对历史信用数据进行学习和训练，模型能够预测个人或企业的信用风险，为金融机构提供决策支持。这种评分系统有助于评估贷款申请人的信用状况，降低信贷风险。案例二：信用评分总结词判别分析在医学诊断中用于分类和预测疾病，通过对患者的症状、体征和实验室检查结果进行分析，辅助医生做出诊断。详细描述判别分析方法可以帮助医生根据患者的症状、体征和实验室检查结果，构建疾病诊断模型。通过训练分类器对病例数据进行分析和学习，模型能够辅助医生快速准确地做出诊断，提高诊疗效率和准确性。案例三：医学诊断PART 06判别分析的未来发展与展望深度学习与判别分析的结合深度学习技术为判别分析提供了更强大的特征提取能力，能够自动学习数据中的复杂模式和特征，提高判别分析的准确性和可靠性。结合深度学习，判别分析可以应用于更广泛的数据类型和领域，如图像、语音、自然语言处理等，拓展了判别分析的应用范围。随着大数据时代的来临，判别分析面临的数据量越来越大，需要更高效、稳定的数据处理技术来支持。大数据处理技术如分布式计算、云计算等为判别分析提供了强大的计算能力和存储资源，能够处理大规模数据，提高判别分析的效率和准确性。大数据处理与判别分析判别分析在人工智能领域的应用判别分析在人工智能领域具有广泛的应用前景，如分类、聚类、异常检测等。通过与其他机器学习算法的结合，判别分析可以应用于更多的智能任务，如自然语言处理、智能推荐、智能控制等，推动人工智能技术的进一步发展。