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统计方法：分类树（Classification Tree） 简介 分类树是利用数据对某种物体进行分类的统计方法 一般用于数据较复杂的问题 无需数学模型，计算量大 20年来有很多新的算法 方法简述 某物体（疾病）可分为1，2，…，k类 已观察到数据 n个物体（病人），每个物体观察到变量1，2，…，m（如体重，血压等等），也观察到它是第几类的 用这些数据和统计方法建造一分类树 新到的物体（病人），观察其变量1，2，…，m，输入分类树中即可对其类别（病种）进行分类（预测） 预测的精度与数据量的大小，数据质量，和统计方法的优良有关 可不断用新数据更新 可找出哪些变量是重要的 例子：Fisher’s iris （蝴蝶花）数据 3 种不同的蝴蝶花： Setosa, Versicolour, Virginica 每种有50个观察值 四个变量： 花瓣长度petal length 花瓣宽度petal width 萼片长度sepal length 萼片宽度sepal width 分类树 Petallen=花瓣长度 Petalwid= 花瓣宽度 0/50，5/54，1/46 为用现有数据得到的误差率 两个统计方法：RPART与GUIDE 分类树的建造示意 例子：鱼的分类
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