主要内容

판별분석분류

판별분석은분류의한방법입니다。이방법에서는여러클래스가각기다른가우스분포를기반으로하여데이터를생성한다고가정합니다。

  • 분류기를훈련(생성)시키기위해피팅함수가각클래스에대해가우스분포의모수를추정합니다(建立判别分析模型참조)。

  • 새데이터의클래스를예측하기위해훈련된분류기는최소오분류비용을갖는클래스를찾습니다(使用判别分析模型进行预测참조)。

선형판별분석은창자피셔경(Sir R. A. Fisher)[1]의이름을따서피셔판별분석(Fisher Discriminant)이라고도합니다。

판별분석분류기만들기

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이예제에서는피셔의붓꽃데이터에있는붓꽃을분류하도록기본판별분석분류기를훈련시키는방법을보여줍니다。

데이터를불러옵니다。

负载fisheriris

디폴트(선형)판별분석분류기를만듭니다。

MdlLinear = fitcdiscr(meas,species);

데이터에대한2차원선형분류의분류경계를시각화하려면创建并可视化判别分析分类器항목을참조하십시오。

평균측정값을기준으로붓꽃을분류합니다。

均值=均值(均值);meanclass = predict(MdlLinear,meanmeas)
meanclass =1x1单元阵列{“癣”}

2차분류기를만듭니다。

MdlQuadratic = fitcdiscr(meas,species，“DiscrimType”，“二次”）;

데이터에대한2차원2차분류의분류경계를시각화하려면创建并可视化判别分析分类器항목을참조하십시오。

2차분류기를사용하여평균측정값을기준으로붓꽃을분류합니다。

meanclass2 = predict(MdlQuadratic, meanmeans)
meanclass2 =1x1单元阵列{“癣”}

참고 문헌

[1]费舍r.a.分类学问题中多重测量方法的使用《优生学年鉴》，第7卷，第179-188页，1936。可以在https://digital.library.adelaide.edu.au/dspace/handle/2440/15227．

참고 항목

함수

객체

관련 항목