判别分析的MATLAB实现案例讲课讲稿.pdf

这篇讲稿主要讲述了在MATLAB环境中如何实现两种判别分析方法：距离判别（Distance Discriminant Analysis，DDA）和贝叶斯判别（Bayesian Discriminant Analysis，BDA）。这两种方法广泛应用于统计分类和模式识别，特别是在数据分析和机器学习领域。 首先，讲稿介绍了如何读取数据。在MATLAB中，`xlsread`函数用于从Excel文件中提取数据。例如，`sample`变量包含了`examp10_01.xls`文件第1个工作表中C2到F51范围内的所有样本数据，而`training`变量则包含了C2到F47范围内的已知组别样本，`group`变量则保存了B2到B47范围内的样本分组信息。`obs`变量存储了企业的编号，方便后续处理。 接下来，讲解了距离判别，具体是使用马氏距离（Mahalanobis Distance）进行判别。MATLAB中的`classify`函数被用来执行这个任务，它接受样本数据、训练数据、组别信息和判别函数类型（在这里是'mahalanobis'）作为输入，返回判别结果向量`C`和误判概率`err`。通过观察`C`和`err`，我们可以了解判别结果和错误率。 然后，讲稿转向了贝叶斯判别。首先，使用`load`函数加载了`fisheriris.mat`数据集，这是一个经典的数据集，常用于演示分类算法。`NaiveBayes.fit`函数创建了一个朴素贝叶斯分类器对象`ObjBayes`，基于`meas`数据和对应的类别`species`。接着，`predict`方法被用来对训练样本进行预测，返回的`pre0`是预测的类别标签。`confusionmat`函数生成了混淆矩阵`CLMat`，用于评估分类效果。最后，通过比较`species`和`pre0`的索引向量`gindex1`和`gindex2`，找出误判的样本并展示其详细信息。 总结一下，这篇讲稿涵盖了以下关键知识点： 1. 数据读取：`xlsread`函数用于从Excel文件中提取数据。 2. 距离判别：使用马氏距离进行判别，`classify`函数实现，适用于未知类别的样本分类。 3. 误判概率计算：通过`classify`函数返回的`err`可以了解误判概率。 4. 贝叶斯判别：创建朴素贝叶斯分类器对象，使用`NaiveBayes.fit`进行训练，`predict`进行预测。 5. 模型评估：`confusionmat`函数生成混淆矩阵，提供分类效果的直观表示。 6. 误判样本分析：通过比较分类结果和实际分组，找出并分析误判的样本。 以上就是在MATLAB环境中实施距离判别和贝叶斯判别的基本步骤，这些方法对于理解和应用统计分类以及模式识别有着重要的作用。