《做判别分析》课件.pptVIP

判别分析判别分析是统计学中的一种重要方法，用于将样本分类到不同的群体中。它基于样本的特征信息，建立判别函数，然后根据新的样本的特征信息，预测其所属的群体。

课程大纲判别分析概述介绍判别分析的概念、基本原理和应用场景。判别分析方法讲解线性判别分析和非线性判别分析的原理和实现。模型评估与应用介绍判别分析模型评估方法，并探讨判别分析在实际问题中的应用。案例分析通过实际案例演示判别分析的应用过程，加深理解。

什么是判别分析？分类预测判别分析是统计学中的一种方法，用于根据已知类别的数据，建立分类规则，然后对未知类别的数据进行分类。群体比较判别分析可以用来比较不同群体的特征，例如，可以用来分析不同性别、年龄或收入水平的人群的消费行为。变量筛选判别分析可以用来选择最能区分不同类别的变量，例如，可以用来筛选出影响客户流失率的关键因素。

判别分析的应用场景客户细分将客户群体划分为不同的类别，以便更好地针对不同群体进行营销。医疗诊断根据患者的症状和病史，预测患者患有特定疾病的可能性。金融风险评估评估借款人违约风险，为银行提供贷款决策的依据。信用卡欺诈检测通过分析用户的交易记录，识别潜在的信用卡欺诈行为。

判别分析的假设条件数据独立性数据应该独立分布，每个样本的观测值之间不存在相关性。数据正态性每个组的变量都应服从正态分布，这是许多判别分析方法的假设。协方差矩阵相等所有组的变量的协方差矩阵应该相等，这可以保证模型的可靠性。线性可分性组之间应该能够被一个线性函数区分开，这对于线性判别分析模型至关重要。

判别分析的步骤1模型评估评估模型的性能，判断模型是否有效2构建判别模型选择合适的判别模型，并根据数据进行训练3数据预处理清理数据，处理缺失值，进行特征转换等操作判别分析的步骤一般包括数据预处理、特征选择、构建判别模型以及模型评估。数据预处理是第一步，目的是确保数据的质量，为后续步骤打下基础。

数据预处理11.数据清洗处理缺失值，删除重复数据，更正错误数据，确保数据完整性和一致性。22.数据转换将数据转换为适合判别分析的格式，例如将类别变量转换为数值型变量。33.特征缩放将不同特征的尺度进行统一，避免某个特征对模型的影响过大。44.数据降维减少特征数量，避免“维度灾难”，提高模型效率。

特征选择数据可视化可视化数据分布和特征之间的关系，帮助识别重要特征。相关性分析计算特征之间的相关性，选择与目标变量相关性较高的特征。特征重要性使用机器学习模型评估每个特征的重要性，选择重要性高的特征。特征工程通过组合、转换或创建新特征来提高模型性能，选择有助于改善模型性能的特征。

构建判别模型选择模型根据数据特征和分析目标，选择合适的判别分析模型，例如线性判别分析、核线性判别分析或逻辑回归。确定模型参数根据数据特点和模型类型，设定模型参数，例如线性判别分析的先验概率、核线性判别分析的核函数和参数，以及逻辑回归的正则化参数等。训练模型使用训练数据训练所选模型，使得模型能够学习数据特征，并建立起数据特征与类别之间的映射关系。模型优化通过调整模型参数或尝试其他模型，优化模型性能，提升分类效果。

线性判别分析线性判别分析是一种经典的统计方法，用于将数据分类到不同的类别。线性判别分析假设数据服从多元正态分布，并根据不同的类别均值和协方差矩阵，构建线性判别函数。通过计算判别函数的值，可以将样本点划分到不同的类别。

线性判别分析实现1数据准备将数据分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。2模型训练使用训练集训练线性判别分析模型，得到判别函数。3模型预测使用训练好的模型对测试集进行预测，计算预测结果与实际结果的匹配率。

正确分类率的计算正确分类率指的是模型正确预测样本类别的比例，用于评估模型的分类性能。正确分类率越高，模型的分类能力越强，反之则分类能力越弱。90%正确分类率表示模型预测正确样本占所有样本的比例。10%错误分类率表示模型预测错误样本占所有样本的比例。

错误分类率的计算错误分类率将样本错误分类的比例计算公式错误分类样本数/总样本数重要性反映模型预测能力

二类判别分析结果可视化二类判别分析结果可视化，可以使用散点图展示两类样本在特征空间中的分布情况。每个样本点用不同的颜色或符号标记。判别边界可以用一条直线或曲线来表示，将两类样本点分开。判别边界可以直观地显示模型的分类效果。

多类判别分析结果可视化多类判别分析结果可视化通常采用散点图或热图的形式。散点图可以展示各类别样本在不同特征维度上的分布情况，热图可以直观地呈现各类别样本在不同特征维度上的权重信息。通过可视化分析，我们可以更好地理解判别模型的分类效果，并发现潜在的分类错误原因。

判别分析模型评估准确率衡量模型正确分类样本的能力，表示模型预测正确的比例。精确率衡量模型预测为正样本中，实际为正