Оптимальный дискриминантный анализ и анализ дерева классификации
 | Эта статья включает в себя список ссылок , связанных счетов или внешних ссылок , но ее источники остаются неясными, потому что в ней не хватает встроенных цитат . ( Сентябрь 2009 г. ) |
Оптимальный дискриминантный анализ ( ODA ) [ 1 ] и соответствующий анализ дерева классификации ( CTA ) представляют собой точные статистические методы, которые максимизируют точность прогнозирования. Для любой конкретной выборки и исследовательской или подтверждающей гипотезы оптимальный дискриминантный анализ (ODA) идентифицирует статистическую модель, которая дает максимальную точность прогнозирования, оценивает точную частоту ошибок типа I и оценивает потенциальную межгенерализацию. Оптимальный дискриминантный анализ может быть применен к> 0 измерениям, причем одномерный случай упоминается как UNIODA, а многомерный случай, который называется Multioda. Оптимальный анализ дискриминанта является альтернативой ANOVA (анализ дисперсии) и регрессионного анализа .
Смотрите также
[ редактировать ]- Добыча данных
- Дерево решений
- Факторный анализ
- Линейный классификатор
- Логит (для логистической регрессии )
- Машинное обучение
- Многомерное масштабирование
- PERCEPTRON
- Регрессия предпочтений
- Квадратный классификатор
- Статистика
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Поставщик: John Wiley & Sons, Ltd Контент: текст/обычный; charset = "utf-8" Тай - Жур AU - Ярнольд, Пол Р. AU - Soltysik, Robert C. Ti - теоретические распределения оптимальных средств для одномерной дискриминации случайных данных* Джо - науки о принятии решений VL - 22 IS - 4 PB - Blackwell Publishing Ltd SN - 1540-5915 Ur - https://dx.doi.org/10.1111/j.1540-5915.1991.tb00362.x Do - 10.1111/j.1540-5915.1991.tb00362.x SP - 739 EP - 752 КВт - дискретное программирование KW - линейные статистические модели KW - математическое программирование KW - и статистические методы Пи - 1991 ER -1.tb00362.x
Примечания
[ редактировать ]- Ярнольд, Пол Р.; Soltysik, Robert C. (2004). Оптимальный анализ данных . Американская психологическая ассоциация. ISBN 978-1-55798-981-9 Полем Архивировано из оригинала 2008-11-23 . Получено 2009-09-11 .
- Фишер, Р.А. (1936). «Использование нескольких измерений в таксономических проблемах». Анналы евгеники . 7 (2): 179–188. doi : 10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x . HDL : 2440/15227 .
- Мартинес, Ам; Kak, AC (2001). «PCA против LDA» (PDF) . IEEE транзакции по анализу шаблонов и интеллектую машины . 23 (2): 228–233. doi : 10.1109/34.908974 . [ Постоянная мертвая ссылка ]
- Mika, S.; и др. (1999). «Дискриминантный анализ Фишера с ядрами». Нейронные сети для обработки сигналов IX: Материалы семинара по обработке сигналов 1999 года (Cat. № 98TH8468) . С. 41–48. Citeseerx 10.1.1.35.9904 . doi : 10.1109/nnsp.1999.788121 . ISBN 978-0-7803-5673-3 Полем S2CID 8473401 .
{{cite book}}: Cs1 Maint: дата и год ( ссылка )
Внешние ссылки
[ редактировать ]- Учебник LDA с использованием MS Excel
- IMSL Дискриминантный анализ функция DSCRM , которая имеет много полезных математических определений.