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判别分析案例
目录
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目的与任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
相关理论与技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1判别分析概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2判别分析的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3判别分析的主要方法比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.4判别分析在实际应用中的挑战与机遇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
数据来源与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.2数据收集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.3数据预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.3.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3.2特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3.3异常值处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.3.4数据归一化或标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
判别分析模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.1主成分分析(PCA)与判别分析的关系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.2判别函数的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.3模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.3.1训练集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.3.2模型参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.3.3交叉验证与模型评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.1模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.2模型预测效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
5.3结果解释与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
5.3.1判别系数(D)分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
5.3.2模型稳定性检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.3.3与其他模型的比较分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
6.1案例选择标准与描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
6.2案例数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
6.3模型应用与结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
6.3.1案例数据输入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
6.3.2模型输出结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
6.3.3结果解释与讨论．．．．．．．．．．
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