SAS-統(tǒng)計(jì)軟件課件-第十二章-判別分析

第二節(jié)貝葉斯判別分析第一節(jié)距離判別分析第十二章判別分析

Chap.ⅩIIDiscriminationAnalysis第三節(jié)逐步判別分析第四節(jié)Logistic判別分析第十二章判別分析

Chap.ⅩIIDiscriminationAnalysis

判別分析是一種應(yīng)用樣本的數(shù)值特征來將樣本劃入若干個(gè)已知的類別中的某一類的統(tǒng)計(jì)分析方法。

現(xiàn)實(shí)生活中，判別問題經(jīng)常遇到：醫(yī)生根據(jù)某人的癥狀和生化指標(biāo)來判斷是得病還是健康；氣象學(xué)家根據(jù)天氣資料判斷明天是晴天、陰天、刮風(fēng)和下雨；考古學(xué)家根據(jù)出土的文物來判斷它所處的歷史時(shí)期；根據(jù)冬天的氣象條件判斷來年的病蟲害發(fā)生情況；法國學(xué)者通過對(duì)葡萄形態(tài)的測(cè)量來判斷葡萄的品種；還可以通過DNA鑒定某個(gè)人所屬的家族；第十二章判別分析

Chap.ⅩIIDiscriminationAnalysis

與聚類分析不同之處是：

聚類分析之前，我們對(duì)“所研究的事例(或樣品)應(yīng)如

何分類”、“某一個(gè)事例（或樣品）屬于那一類”等問

題是并不知曉；

但在進(jìn)行判別分析之前，必須有足夠數(shù)量的樣品(或

事例)，并對(duì)它們歸屬于那一類有相當(dāng)正確的認(rèn)識(shí)。

判別分析的作用在于將某個(gè)樣品歸到正確的類別。

做法是：根據(jù)掌握的分類資料建立一個(gè)較優(yōu)的判別函數(shù)，使判錯(cuò)率最小，將欲判定的樣品值代入判別函數(shù)，從而判定它屬于已知類別中的哪一類。第一節(jié)距離判別分析方法

DistanceDiscriminationAnalysis距離判別分析的基本思路：計(jì)算樣品到給定類別的距離，把它劃歸到距離最近的類別設(shè)X，Y是從均值向量為μ，協(xié)方差陣為Σ的總體G中抽取的兩個(gè)樣品，定義X，Y之間的馬氏距離平方為：定義X，與總體G之間的馬氏距離平方為：第一節(jié)距離判別分析方法

DistanceDiscriminationAnalysis設(shè)有k個(gè)已知的類別(記為G1，G2，…，Gk)，各類的

平均數(shù)分別為

μ1,

μ2,

…,

μk，方差協(xié)方差矩陣為Σ1，Σ2,

…,

Σk。欲將某個(gè)樣品x歸入到這

k

類中的一類，

其判別函數(shù)為馬氏距離，判別準(zhǔn)則為x∈Gj，當(dāng)d

(x，Gj

)＝Min

{d

(x，Gi

)}

其中Min是對(duì)

i

＝1，2，…，k

類的距離求極小值；d

(x，Gi

)＝[(x－

)'Σi－1(x－)]1/2。計(jì)算時(shí)用作

μi

的估計(jì)值，用

Si作Σi的估計(jì)值。第一節(jié)距離判別分析方法

DistanceDiscriminationAnalysis

距離判別法的計(jì)算步驟：第一步、計(jì)算出

k

個(gè)類別的方差協(xié)方差矩陣及其逆陣。第二步、計(jì)算出各訓(xùn)練樣本到這

k

個(gè)類別的馬氏距離，比較這

k

個(gè)距離，把訓(xùn)練樣本歸到距離最短的類中。第三步、計(jì)算第二步中的錯(cuò)判率。如果錯(cuò)判率太大，說明要么原來的分類不可靠；要么是盡管原來的分類是對(duì)的，但用距離判別得不到精確的結(jié)果。第四步、如果還有新的待判樣本，計(jì)算各個(gè)新樣本到這

k

個(gè)類別的馬氏距離，比較

k

個(gè)距離，把各個(gè)新樣本歸到距離最短的類中。第二節(jié)貝葉斯判別分析方法

BayesDiscriminationAnalysis貝葉斯判別分析：考慮到各個(gè)樣本出現(xiàn)在不同類別中的概率大小不同和樣本判錯(cuò)以后造成的損失。設(shè)有k個(gè)已知的類別(記為G1，G2，…，Gk)，它們具

有概率分布函數(shù)

f1(x)，f2(x)，…，fk(x)。又設(shè)某一樣品x＝(x1，x2，…，xm)屬于各個(gè)類別的概率分別為q1，q2，…，qk。如果將某種劃分方式記為

R

＝{R1，R2，…，Rk}，于是判別規(guī)則為：

x∈Gi，當(dāng)x落在Ri(i

＝1，2，…，k)第二節(jié)貝葉斯判別分析方法

BayesDiscriminationAnalysis貝葉斯判別分析的基本思路：

如果已知將原應(yīng)屬于Gi的樣品誤判為屬于Gj所造成

的損失為

C

(

j

|

i

)，

造成這種誤判的可能性為概率

P(j

|

i,

R)，

則按這種劃分方式把原應(yīng)屬于Gi的樣品誤判為屬于其它類別的平均損失為

ri

(R

)

＝其中C

(i

|

i)

＝0，即不誤判時(shí)損失為0。

g

(R

)

＝

（i,

j＝1,

2,

…,

k）因?yàn)闃悠穢來自Gi的先驗(yàn)概率為qi，所以通過這種劃分方式進(jìn)行判別的總平均損失為

貝葉斯判別法的目的是尋找一種劃分方式

R

使總的平均損失g

(R

)達(dá)到最小。第二節(jié)貝葉斯判別分析方法

BayesDiscriminationAnalysis統(tǒng)計(jì)學(xué)已證明：如果總體服從正態(tài)分布，并且各類別的方差協(xié)方差矩陣為Σ1＝Σ2＝…＝Σk＝Σ時(shí)，可以推導(dǎo)出對(duì)于樣品x的判別函數(shù)為

yij＝x'Σ－1(μi－μj)－(μi－μj)'Σ－1(μi＋μj)/2其中i，j＝1,

2,…,k

且

i

≠

j。計(jì)算時(shí)以合并的樣本方差協(xié)方差矩陣S＝(Q1＋Q2＋…＋Qk)/(n－k)作為總體

Σ的估計(jì)；n

＝

n1＋n2＋…＋nk為全部訓(xùn)練樣本的數(shù)目；Q1，Q2，…，Qk為各類的類內(nèi)離均差平方和。

判別準(zhǔn)則為:

x∈Gi，當(dāng)yij＞log(qj/qi)(

j＝1,2,…,k

且i

≠

j

)

即如果所有

i

≠

j

的

yij

都大于log(qj/qi)時(shí)，應(yīng)將該樣本歸入第i

類。第二節(jié)貝葉斯判別分析方法

BayesDiscriminationAnalysis

貝葉斯判別法的計(jì)算步驟：第一步、計(jì)算訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中各類的平均數(shù)向量；第二步、計(jì)算訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中各類的離均差平方和矩陣；第三步、將各類的離均差平方和矩陣相加得合并的離均差平方和矩陣，用合并的離均差平方和矩陣除以合并自由度(n－k)

得到方差協(xié)方差矩陣，并求出方差協(xié)方差矩陣的逆陣；第四步、求判別函數(shù)表達(dá)式。將所有訓(xùn)練樣本回代進(jìn)去，判別歸類，進(jìn)行檢驗(yàn)；第五步、如果有待判數(shù)據(jù)，將其代入，并判別歸類。第三節(jié)逐步判別分析方法

StepwiseDiscriminationAnalysis與多元回歸分析相似，在進(jìn)行判別分析時(shí)，并不是變量越多越好。有些變量對(duì)于類別的劃分有重要的意義，但有些變量卻對(duì)判別分類起了干擾的作用，把它們引進(jìn)到分析中，反而使分類之后的類內(nèi)差異增大。因此，仿照逐步回歸分析的思路，也開發(fā)了一種逐步判別分析方法。

逐步判別分析：對(duì)進(jìn)行判別分析的變量逐步進(jìn)行優(yōu)劣選擇的方法。第三節(jié)逐步判別分析方法

StepwiseDiscriminationAnalysis逐步判別分析的基本思路：設(shè)有k個(gè)已知的類別(記為G1，G2，…，Gk)，它們分別服從平均向量為

μ1,

μ2,…,μk，方差協(xié)方差矩陣為Σ的m元正態(tài)分布?，F(xiàn)在從它們中抽出大小分別為

n1,n2,…,nk

的樣本。如果要使判別有意義，那么μ1,

μ2,…,μk之間應(yīng)該有顯著的差異。第三節(jié)逐步判別分析方法

StepwiseDiscriminationAnalysis按此思路，可以在m個(gè)變量中，先引進(jìn)可以使分類

結(jié)果的類間差異最顯著的變量。又以此變量為基礎(chǔ)，

引進(jìn)第二個(gè)可以使分類結(jié)果的類間差異更顯著的變

量。再看看已有的變量中，是否可以剔除某個(gè)變量，

使利用剩余的變量進(jìn)行判別的分類結(jié)果的類間差異

更為顯著。如果有，便將它剔除。然后再考慮是否

可以再引進(jìn)，再剔除，再引進(jìn),…,直至不能再剔除，

也不能再引進(jìn)為止。

使用最終選定的變量，建立判別函數(shù)（通常采用貝葉斯判別法的判別函數(shù)），按判別函數(shù)值的大小來對(duì)訓(xùn)練樣本和待判樣本進(jìn)行判別歸類。第三節(jié)逐步判別分析方法

StepwiseDiscriminationAnalysis

對(duì)變量進(jìn)行剔除和引進(jìn)的方法Wilk’s

Λ統(tǒng)計(jì)量

|Qw|

|Qw|

＝────＝──

|Qh＋Qe|

|Qt|

其中分子是類內(nèi)離均差平方和矩陣的行列式，分母是總離均差平方和矩陣的行列式。Qw(w表示類內(nèi)

withingroup)，Qt(t表示總的—total)。使設(shè)含

p

個(gè)變量時(shí)的

Wilk’s

統(tǒng)計(jì)量為

p，增加一個(gè)變量(xr)

后的

Wilk’s

統(tǒng)計(jì)量為

p+1，可以很容易在未作出判別結(jié)果之前算出這兩個(gè)的比值。利用這個(gè)比值，

可以進(jìn)行測(cè)驗(yàn)。第三節(jié)逐步判別分析方法

StepwiseDiscriminationAnalysis在含p＋1個(gè)變量的模型中，類內(nèi)離均差平方和矩陣：

Qw＝

使其中虛線左上部分便是只含

p

個(gè)變量的模型中的

類內(nèi)離均差平方和矩陣Q，而整個(gè)矩陣則是含p＋1

個(gè)變量的模型中的類內(nèi)離均差平方和矩陣Q。

統(tǒng)計(jì)學(xué)已經(jīng)證明：|Q|＝|Q|

wrr

。第三節(jié)逐步判別分析方法

StepwiseDiscriminationAnalysis在含p＋1個(gè)變量的模型中，總的離均差平方和矩陣：

Qt＝

使其中虛線左上部分便是只含

p

個(gè)變量的模型中的總的離均差平方和矩陣Q，而整個(gè)矩陣則是含p＋1

個(gè)變量的模型中的總的離均差平方和矩陣Q。

統(tǒng)計(jì)學(xué)也已證明：|Q|＝|Q|

trr

。第三節(jié)逐步判別分析方法

StepwiseDiscriminationAnalysis

記wrr/trr

為Vr可見

Vr

是在原模型的基礎(chǔ)上加進(jìn)變量

xr

之后，

的增長率。我們稱

Vr

為部分

值或偏

值。用

F

測(cè)驗(yàn)可以檢驗(yàn)增長是否顯著。第三節(jié)逐步判別分析方法

StepwiseDiscriminationAnalysis為了對(duì)偏

值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)測(cè)驗(yàn)，應(yīng)先指定一個(gè)考察能否將一個(gè)新變量引進(jìn)模型的F值(稱引進(jìn)F限)和一個(gè)考察能否將一個(gè)變量從模型中剔除的F值(稱剔除F

限)。然后計(jì)算統(tǒng)計(jì)量當(dāng)

F

值大于引進(jìn)

F

限時(shí)即可將變量引進(jìn)模型；當(dāng)

F

值小于剔除

F

限時(shí)即可將變量從模型剔除。

F

值的自由度：df1＝k

－1，df2＝n

－p－k。第三節(jié)逐步判別分析方法

StepwiseDiscriminationAnalysis經(jīng)剛才的

F

測(cè)驗(yàn)僅僅表明某個(gè)變量是否可以引進(jìn)或刪除，但引進(jìn)或刪除后得到的新模型是否能使類間差異顯著地大于類內(nèi)差異呢？還需進(jìn)行測(cè)驗(yàn)。如果差異顯著，說明分類有效；否則，用該模型分類無效?！澳Ｐ褪欠裼行А笨梢杂脝蜗蚍诸愘Y料的多元方差分析

F

測(cè)驗(yàn)進(jìn)行檢驗(yàn)。

F

測(cè)驗(yàn)：先利用關(guān)系

p+1＝

p×Vr算出新模型的

，

計(jì)算轉(zhuǎn)換的

F

值、df1、df2，將算得的F

值進(jìn)行檢驗(yàn)。第三節(jié)逐步判別分