《SAS中判别分析》课件

《中判别分析》SAS课件PPT中判别分析课件旨在介绍判别分析的概念、方法和应用，以及在软SAS SAS件中如何进行判别分析和解读输出结果什么是判别分析判别分析的概念判别分析的应用场景12判别分析是一种统计学方法，用于确定和预判别分析广泛应用于数据挖掘、模式识别、测单位属于哪个群体或类别金融风控等领域，帮助决策者做出准确的判断判别分析的方法线性判别分析二次判别分析I.II.基本原理基本原理通过寻找最佳的线性组合，将数据映射到一条直线，通过寻找最佳的二次曲面，将数据映射到一个超曲实现不同类别的最大可分性面，实现不同类别的最大可分性模型假设模型假设假设数据符合多元正态分布，各个类别具有相同协假设数据符合多元正态分布，各个类别具有不同协方差矩阵方差矩阵模型求解模型求解通过最大化类间散布矩阵与类内散布矩阵的比值，通过最大化类间散布矩阵与类内散布矩阵的比值，计算得到判别函数计算得到判别函数中的判别分析SAS判别分析的数据准备1将数据整理成样本矩阵形式，包含自变量和分类变量使用分析数据2PROC DISCRIM通过过程进行判别分析，可以预定义分类变量、自动选择变量或指定变PROC DISCRIM量判别分析的输出结果分类变量分布情况变量的判别能力统计每个类别的频数和百分比，分析不同类别计算每个变量对判别的贡献程度，评估变量在的样本分布情况判别中的重要性判别函数判别分析案例分析通过判别函数将样本映射到不同类别，得出分使用实际数据案例演示判别分析的过程和解读类结果结果的方法判别分析的评价方法混淆矩阵曲线I.II.ROC混淆矩阵用于评估判别分析模型的分类准确度，包曲线绘制了不同阈值下真阳性率和假阳性率的ROC括真正例、真反例、假正例和假反例的数量关系，用于评估判别分析模型的分类性能判别分析的局限性和扩展判别分析的局限性判别分析的扩展方法I.II.判别分析基于线性或二次模型假设，对非线性和非针对非线性数据，可以使用核判别分析和支持向量二次的数据分布表现不佳机等方法进行扩展和改进总结判别分析的应用前景判别分析的优缺点判别分析的发展趋势123随着大数据时代的到来，判别分析具有高效性和解判别分析将结合机器学习判别分析在各个领域的应释性，但对数据假设敏感和深度学习等技术，实现用前景越来越广泛且对异常值敏感更精准和自动化的分类和预测。