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判别分析最新视觉报道_判别分析经典案例(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

判别分析

多元统计分析：探索多维数据的奥秘 𐟌 多元统计分析（multivariate statistical analysis），简称多元分析，是数理统计学的一个重要分支。简单来说，当你的观测数据可以在P维欧几里得空间中表示出来时，这些数据就被称为多元数据。而分析这些多元数据的统计方法，就是多元统计分析。它的主要任务是揭示多维数据背后的规律，比如多维随机变量之间的相互依赖关系和结构关系。这就像是探索一个复杂世界的多维、多面、多指标特征的重要工具。多元分析的早期发展主要集中在如何将一元正态总体的统计理论和方法推广到多元正态总体。多元正态总体的分布由两组参数决定：均值向量’Œ协方差矩阵∑，记为Np( ∑)（其中p表示分布的维度，所以也叫p维正态分布或p维正态总体）。根据数据的类型不同，多元分析可以分为连续型和离散型两种。连续型多元分析方法包括：多元正态分布的估计与检验多重线性回归判别分析典型相关分析主成分分析因子分析聚类分析离散型多元分析方法则包括：列联表分析对数线性模型对数单位模型逻辑斯谛回归模型有序离散型多元变量的分析最早涉足多元分析方法的是F.高尔顿，他在1889年将双变量的正态分布方法引入传统统计学，创立了相关系数和线性回归。之后的几十年里，C.E.斯皮尔曼提出了因子分析法，R.A.费希尔提出了方差分析和判别分析，S.S.威尔克斯发展了多元方差分析，H.霍特林确定了主成分分析和典型相关。到了20世纪前半叶，多元分析理论大多已经确立。 60年代以后，随着计算机科学的发展，多元分析方法得到了越来越广泛的应用。目前重要的多元统计分析方法包括：多元正态分布检验多元方差-协方差分析聚类分析判别分析主成分分析因子分析对应分析典型相关分析路径分析（又称多重回归、联立方程）结构方程模型联合分析多维标度法多元统计分析不仅仅是一种数学工具，它更是我们理解复杂世界的一把钥匙。无论是商业数据分析、社会科学研究还是生物医学研究，多元统计分析都发挥着重要作用。

SPSS常用统计技术全解析描述性统计分析技术 𐟓Š 频数分析：主要用于数据清洗和调查结果分析，提供各种统计量和基本报告数据。交叉表分析：交互分析在市场研究中的主要应用，大部分市场研究分析到此为止。 T检验：假设检验方法，用于比较两个总体均值的差异是否显著。方差分析：用于超过两个总体的均值检验，也常用于实验设计后的检验。相关分析：线性相关性分析，只有变量呈现相关才能进行影响关系研究。多变量分析技术 𐟓ˆ 回归分析：主要用于影响研究和满意度研究，市场研究中多为解释性回归分析。主成分分析和因子分析：用于消费者行为态度研究、价值观态度语句分析、市场细分前的因子聚类等。判别分析：主要用于分类和判别图，是图示化技术的一种。对应分析：主要分析定类变量，构建二元图，也是图示化技术的一种。 Logistics回归：分类技术，主要用于因变量为0-1情况下的判别，如客户离网分析、客户价值分析、客户信用等。聚类分析：主要用于市场细分，但聚类分析本质上不是统计分析，是数据处理技术。 MDS多维尺度分析：主要用于洞察潜在消费者心理和潜在分类维度等。市场研究分析技术 𐟓Š 结合分析（联合分析）：主要用于新产品开发、产品重新定位、市场细分、利润分析、偏好分析等。离散选择模型：主要应用在价格研究中，SPSS软件没有这个分析方法，只能用SAS软件。结构方程式模型：适用于实证研究和证实性分析，特别适合写学术论文和研究性项目，在市场研究主要用在顾客满意度上，也可以用在品牌驱动力研究等方面。多维偏好分析：主要用于构建偏好图，进行产品定位，消费者偏好结构，属于图示化技术的一种。决策树技术：主要用于分类和细分，因为决策树比较好理解，所以可以非常自动和智能化的得到无法感知到的结果。主要有CHAID、C&RT、QUEST等。

𐟓Š小白也能轻松掌握的市场调研分析模型𐟓ˆ 市场调研的数据分析模型主要可以通过SPSS和Python来实现。以下是一些基本模型，帮助你快速上手： 1⃣ 多元线性回归分析模型 𐟔 理解：因变量y是一个连续变量，自变量x有多个，探究各个因素x对y的影响程度和方向。 𐟎𚔧”诼š例如，探究用户特征（性别、年龄、地区、受教育程度、收入等）对用户满意度y的影响。 2⃣ 因子分析模型 𐟔 理解：将多个相关的变量归纳为少数几个潜在的因子，简化数据结构，提高数据解释性。 𐟎𚔧”诼š例如，将用户对某产品的评价指标（质量、价格、外观、功能、口碑等）进行因子分析，提取出几个主要的评价维度，如性价比、美观度、实用性等。 3⃣ 主成分分析模型 𐟔 理解：将多个变量转化为少数几个不相关的主成分，降低数据维度，保留数据的主要信息。 𐟎𚔧”诼š例如，将用户的消费行为数据（购买频次、购买金额、购买种类、购买时间等）进行主成分分析，得到几个代表用户消费特征的主成分，如消费水平、消费偏好、消费习惯等。 4⃣ 判别分析模型 𐟔 理解：根据已知的分类变量（如性别、年龄段、地区等），建立判别函数，对未知分类的个体进行分类预测。 𐟎𚔧”诼š例如，根据用户的性别、年龄段、地区等信息，对用户进行判别分析，预测用户对某产品的喜好程度，如高、中、低。 5⃣ 聚类分析模型 𐟔 理解：根据数据的相似性或距离，将数据分为若干个类别，使同一类别内的数据相似度高，不同类别间的数据相似度低。 𐟎𚔧”诼š例如，根据用户的基本信息，进行聚类分析，识别不同的用户群体。 6⃣ 协方差分析模型 𐟔 理解：在方差分析的基础上，考虑协变量对因变量的影响，消除协变量的影响，提高方差分析的效果。 𐟎𚔧”诼š例如，研究不同广告策略对用户购买意愿的影响，同时控制用户的性别、年龄、收入等协变量的影响。 7⃣ 结构方程模型 𐟔 理解：基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的方法，并采用AMOS软件绘制出关系路径图。 𐟎𚔧”诼š例如，探究消费者付费意愿与营销感知、整体体验、氛围感知之间的关系。这些模型可以帮助你更好地理解和分析市场调研数据，提升你的数据分析能力。

10种降维算法优缺点详解，收藏必看！降维算法在数据分析和机器学习中扮演着至关重要的角色。它们能够降低数据集的复杂性和噪声，从而提高模型的效率和准确性。通过识别和保留最具信息量的特征，降维算法可以减少计算成本和资源需求，是处理高维数据和解决过拟合问题的关键工具。以下是10种最常用和最重要的降维算法模型： 𐟌Ÿ 主成分分析（PCA） 𐟌Ÿ 线性判别分析（LDA） 𐟌Ÿ 奇异值分解（SVD） 𐟌Ÿ 独立成分分析（ICA） 𐟌Ÿ 非负矩阵分解（NMF） 𐟌Ÿ 核主成分分析（KPCA） 𐟌Ÿ t-分布邻域嵌入（t-SNE） 𐟌Ÿ 均值散布嵌入（MDS） 𐟌Ÿ 局部线性嵌入（LLE） 𐟘‚ 非线性降维算法（UMAP）这些算法各有优缺点，适用于不同的数据集和场景。了解并掌握这些算法，可以帮助你更好地处理高维数据，提升模型的性能。

自动特征提取，评外科技能今天分享一篇会议论文，标题是“Surgical skill level assessment using automatic feature extraction methods”。这篇文章主要探讨了如何利用自动特征提取方法来评估外科技能的熟练程度。 𐟔 研究方法：作者使用运动学传感器记录了15个位置的坐标，作为降维方法的输入。这些方法包括PCA（主成分分析）、ICA（独立成分分析）和LDA（线性判别分析）。通过这些方法，将原始的90个参数减少到15个，然后输入到经典的分类器中，如朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络和决策树。 𐟓Š 实验结果： PCA在处理运动学数据的冗余方面表现最佳，能够从原始的低层次数据集中提取线性不相关的特征。 PCA特征能够有效地从运动学数据中提取最有用的基础信息，以区分学员的熟练程度。 PCA结合支持向量机（SVM）达到了最高的成功率。通过这些实验结果，我们可以看到自动特征提取方法在外科技能评估中的潜力和优势。

𐟔Ÿ大机器学习算法模型解析 𐟎“ 机器学习，作为现代数据分析的利器，为我们提供了强大的预测和分析能力。今天，我们就来深入探讨一下十大经典机器学习算法模型！ 1️⃣ 线性回归：这是最基础的回归算法，通过最小化预测误差的平方和来找到最佳拟合直线。 2️⃣ Logistic回归：在二分类问题中大放异彩，通过逻辑函数将线性回归的输出映射到[0,1]之间，实现分类目的。 3️⃣ 线性判别分析：这是一种监督学习算法，通过找到最能区分不同类别的投影方向，实现数据的分类和投影。 4️⃣ 分类与回归树：这是一种决策树算法，既可以用作分类也可以用作回归，具有良好的解释性和泛化能力。 5️⃣ 朴素贝叶斯：这是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，简单且有效。 6️⃣ K最近邻算法：这是一种基于实例的学习方法，通过寻找与待测样本最近的K个邻居来预测其类别。 7️⃣ 学习向量化：这是一种高效的机器学习算法，通过将数据转化为向量形式，简化计算并提高模型性能。 8️⃣ 支持向量机：这是一种基于支持向量的分类和回归方法，具有良好的泛化能力和可解释性。 9️⃣ 袋装法和随机森林：这是两种集成学习算法，通过组合多个弱学习器来构建强学习器，提高模型的准确性和稳定性。 𐟔Ÿ Boosting和AdaBoost：这是两种提升算法，通过迭代地调整样本权重和模型参数来提高模型的性能。这些算法各有千秋，适用于不同的数据分析和预测场景。掌握它们将助你成为数据分析领域的佼佼者！𐟌Ÿ

𐟓Š SPSS相关性分析全攻略 𐟒ኰŸŽ ”究必备！SPSS数据分析来啦！ 1️⃣ 数据清洗与准备 𐟧𜊠 导入数据，检查完整性&准确性。缺失值、错误值？别担心，SPSS帮你一键处理！ 2️⃣ 描述性统计分析 𐟓Š 频数、均值、标准差，轻松get！SPSS的描述性统计功能，让你秒懂数据分布。 3️⃣ 探索性&确认性因素分析 𐟔 多个变量怎么办？因素分析来帮忙，降维分类，让数据更清晰。 4️⃣ 相关分析 ❤️ 研究变量间的关系？皮尔逊、斯皮尔曼相关系数，SPSS帮你算！统计显著性检验也一并搞定。 5️⃣ 回归分析 𐟓ˆ 自变量与因变量关系如何？建立回归模型，影响程度一目了然。 6️⃣ 方差分析 𐟓Š 不同组间差异怎么比？单因素、多因素方差分析，SPSS轻松搞定！ 7️⃣ 聚类分析 𐟑加数据分类有难题？聚类分析来解围，相似性分组，数据更有序。 8️⃣ 判别分析 𐟔 已知分类变量，预测未知样本？判别模型建立，拟合预测两不误。 𐟒ꠓPSS数据分析，实证研究好帮手！快来试试吧！

𐟔堦Ž⧴⥍大经典机器学习算法 ✨ 01 逻辑回归𐟓ˆ 逻辑回归是机器学习从统计学中借鉴的一种技术，专门用于二分类问题。它与线性回归类似，但输出预测值需要通过非线性函数进行变换。 02 线性回归𐟓Š 线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。它主要关注最小化模型的误差，以可解释性为代价来做出最准确的预测。 03 朴素贝叶斯𐟧 朴素贝叶斯是一种简单但极为强大的预测建模算法。它由两种类型的概率组成，可以直接从训练数据中计算出来：每个类别的概率和给定x值的类别的条件概率。 04 K近邻𐟏 KNN算法非常简单而且有效。它的模型用整个训练数据集表示。通过搜索训练集中K个最相似的实例（邻居），并对这些邻居的输出变量进行汇总，来预测新的数据点。 05 线性判别分析𐟔 传统的逻辑回归仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（LDA）是首选的线性分类技术。 06 支持向量机𐟛᯸ 支持向量机是最受欢迎和讨论的机器学习算法之一。超平面是分割输入变量空间的线。在SVM中，会选出一个超平面以将输入变量空间中的点按其类别（0类或1类）进行分离。 07 决策树𐟌𓠥†𓧭–树是机器学习的一种重要算法。它可以用二叉树表示，每个节点代表单个输入变量和该变量上的左右孩子（假定变量是数字）。 08 随机森林𐟌𒠩š机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是一种称为Bootstrap Aggregation或Bagging的集成机器学习算法。 09 Boosting和AdaBoost𐟚€ Boosting是一种从一些弱分类器中创建一个强分类器的集成技术。它先由训练数据构建一个模型，然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误。 10 学习矢量量化𐟌 K-近邻的缺点是你需要维持整个训练数据集。学习矢量量化算法（LVQ）是一种人工神经网络算法，允许你挂起任意个训练实例并准确学习他们。

五大经典降维算法详解，数据科学必备！ 𐟔 主成分分析（PCA）：无监督的线性降维方法 PCA 通过特征值分解协方差矩阵来实现降维。它选择保留最大方差的主成分。通过将数据投影到新的低维空间来完成降维。 𐟌 t-分布邻域嵌入（t-SNE）：非线性降维技术 t-SNE 通过优化KL散度来最小化高维空间和低维空间之间的距离。这种方法适用于非线性降维问题。 𐟓ˆ 线性判别分析（LDA）：监督学习的降维技术 LDA 通过最大化类别间的差异和最小化类别内的差异来实现数据降维和分类。它是一种有监督的降维方法。 𐟓Š 奇异值分解（SVD）：矩阵分解降维 SVD 通过特征值分解来获取矩阵的特征向量，并构建奇异值矩阵。它是一种基于矩阵分解的降维方法。 𐟔砨‡ꧼ–码器（Autoencoder）：编码器与解码器结合自编码器通过编码器将输入数据压缩成潜在表示，再通过解码器重建输入数据。它以最小化重建误差来学习有效的数据表示。 𐟓š 降维算法书籍推荐《数据降维实战指南》：由波恩大学机器学习博士撰写，包含常用机器学习算法及其优缺点。这本书还涵盖了模型评估和调参的高级方法，帮助你将这些方法应用于实际数据。

如何挑选一款适合自己的普洱茶 𐟌Ÿ茶，作为饮品，净度是首要指标，是其他指标的基础。然而，对于市场上的大多数普洱茶来说，净度是一个难以达到的高标准。由于生长区域和制作要求的限制，优质古树茶目前还必须依靠一家一户的茶农家庭制作。如果没有严格的监管和科学标准，制茶过程随意，就会导致烟味（未采用阳光干燥，而用柴火烘干；或晒好的原料存放在柴火旁，吸附烟味）、糊味（炒制过程火温过高或时间过长）、馊味（杀青揉捻后没有及时干燥）等杂味。 𐟌Ÿ一款好茶，来自好的天气、好的土壤、好的工艺。这也就呼应了茶境中的天、地、人。每款茶所生长的环境不同，吸收不同的天地精华。使得其能量皆有所不同，一口完全融入身体的茶，成就于风调雨顺的天侯，养分完整的土壤环境，与手艺得当的制茶师。那么如何来挑选一款合适自己的茶呢？首要是：干净的茶看干茶：看干茶的外形，色泽；外形是否是霉变，闻干茶是否有异味，通常适用于于陈年老茶。摇香：烫壶之后，将茶叶置入，摇香之后，热气会激发茶香，这是判别分析这款茶仓储和工艺的重要一步。有的茶，看干茶时，漂漂亮亮，一摇香之后，什么难闻的气味都出来了。冲泡：冲泡时，每泡茶汤都应该有自己的特点，不要前两泡花果香蜜桃香各种甜度都很赞，第三四泡就漏出马脚，香味甜度汤感皆变水味。一款不错的茶，至少能冲5-7开水。若是一款生长环境保护好、天时地利人和的茶、通常会更加耐泡，有的野生环境的茶树，未受到污染，通常能冲泡20-30开，仍有余味。看叶底：冲泡完后，一定记得看看叶底。当然，如果经验丰富的茶人，一杯茶，上嘴第一口便大概知晓，好喝的茶，他们通常一入口，便赞叹的点点头。但刚学茶的时候，切记莫要本未倒置，从基础的来，一步步的。看看叶底舒展度、完整度、叶脉等等。想要挑选一款适合的茶，我认为首要条件就是干净，其次，再根据自己口感的需求，来选择不同味型的茶叶。

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