聚类分析和判别分析的区别是( )。A.聚类分析事先对总体到底有几种类型无所知晓。B.判别分析则是在总体类型划分已知前提下对新样品进行分类。C.判别分析是根据一定的判别准则
判别分析是根据一定的判别准则,判定一个样本归属于哪一类。具体而言,设有 n 个样本,对每个样本测得 p 项指标(变量)的数据,已知每个样本属于 k 个类别(或总体)中的某一类,通过找出一个最优的划分,使得不同类别的样本尽可能地区别开,并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品(或变量)进行量化分类的...
1. 目标不同:判别分析是一种有监督的学习方法,它试图找到一组特征,将不同类别的数据分开。聚类分析是一种无监督的学习方法,它试图根据数据的相似性将数据分为不同的类别,但不知道每个类别代表什么。 2. 应用场景不同:判别分析通常用于已知的类别标签,通过找到区分这些类别的最佳边界来进行分类。聚类分析用于探索性...
聚类分析和判别分析的区别与联系如下:1、聚类分析与判别分析的区别与联系 都是研究分类的,在进行聚类分析前,对总体到底有几种类型不知道(研究分几类较为合适需从计算中加以调整)。2、判别分析则是在总体类型划分已知,对当前新样本判断它们属于哪个总体。如我们对研究的多元数据的特征不熟悉,当然要进行聚类分析,才能...
判别分析和聚类分析的区别是两种常用的统计分析方法，它们的主要区别在于：1、目的不同：判别分析的目的是寻找一个最优的判别函数，将观测数据分成不同的类别，而聚类分析的目的是寻找数据内部的相似性，将相似的数据归为同一类别。2、模型假设不同：判别分析的模型假设是各特征之间相互独立，而聚类分析的...
判别分析和聚类分析的相同点是都是分类方法；判别分析和聚类分析都可以用于将数据样本进行分类。不同点：已知信息的使用：判别分析是在已知分类和训练样本的前提下，利用训练样本得到判别函数，对待测样本进行分类。而聚类分析是在预先不知道有多少类的情况下，根据某种规则将样本（或指标）进行分类。类别数量...
4.5简述费希尔判别法的基本思想和方法。 4.6试析距离判别法、贝叶斯判别法和费希尔判别法的异同。 4. 2试述判别分析的实质。 答:判别分析就是希望利用已经测得的变量数据,找出一种判别函数,使得这一函数具有某种最优性质,能把属于 不同类别的样本点尽可能地区别开来。设Rl, R2,…,Rk是p维空间R p的k个子集,如...
判别分析是有监督分类，就是既有自变量（指标）数据，又有（表示类别的）因变量数据，根据已知类别的样本...
判别分析中的因变量或判别准则是定类变量, 而自变量或预测变量基本上是定距变量。依据判别类型的多少与方法不同, 分为多类判别和逐级判别。判别分析的过程是通过建立自变量的线性组合(或其他非线性函数), 使之能最佳地区分因变量的各个类别。3.区别与联系 ( 1) 聚类分析的基本思想 3楼2023-12-26 00:02 回复...