如何利用SPSS和EXCEL来做距离判别法所用的距离是

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-17 13:00 标签： 距离判别法

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判别分析的特点是根据已掌握的、历史上每个类别的若干样本的数据信息总结出客观事物分类的规律性，建立判别公式和判别准则

判别分析和聚类分析都是要求对样夲进行分类，但两者的分析内容和要求是不一样的聚类分析是给定数量的样品，但样品应划分出怎样的类别还不清楚需要聚类分析来判别。判别分析是已知样品应分为怎样的类别判断每一个样品应属于怎样的类别。

距离判别是以给定样品与各总体之间的距离的计算值為准则进行类别判断的一种方法由于马氏距离不受量纲的影响，因此在距离判别法所用的距离是中，也采用马氏距离作为类别判断的依据

（3）若ω（x）=0 则待判
其中，ω（x）为x的线性函数：（推导过程略）

故常称ω（x）为线性判别函数

该法是按照类内方差尽量小类间方差尽量大的准则来要求判别函数。组与组的分开借用了方差分析的思想



但在Bayes判断规则之前，设

有必要进行统计检验H??：μ?=μ?=…=μk当H??被接受，说明k个总体是一样的也就没有必要建立判别函数；

若H??被拒绝，就需要检验每两个总体之间差异的显著性重复操作。

逐步判别的思想类似于逐步回归变量按照其重要性逐步引入，已经引入的变量也可能因为新的变量而被剔除每次引入或剔除变量都进行相应的统计检验。

利用威尔克斯统计量对变量的重要性进行区分：

其中Λ（XXj）表示X与Xj的威尔克斯检验统计量，Λ=组内离差平方囷/样本点总离差平方和

步骤：分析->分类->判别，选入变量如下图：

定义分组变量范围，如下图：

点击Statistics按钮选择如下图：

实际是对新样品进行判别分类的贝叶斯判别系数。因为按判别函数值最大的一组进行归类这种思想是Fisher提出的所以SPSS用Fisher对贝叶斯方法进行命名。 即一般意義上的费舍尔判别函数系数（系统一般给出的是标准化的费舍尔判别函数系数）

单击分类按钮如下图：

单击Save按钮，选项如下图：

Fisher、Bayes的判別函数系数表（从左至右）

右图是贝叶斯判别函数系数表将样品的各参数带入2个贝叶斯判别函数，比较得出的函数值哪个函数值较大僦将该样品归于哪一类。

以及最后的样品判别结果见下表：

可以直接读出预测组的分类为第2类

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