一、判別分析

• 判別分析是根據表明事物特點的變數值和他們所屬的類求出判別函式，根據判別函式和對未知所屬類別的事物進行分類的一種分析方法。
• 判別分析有不同的分類：
  
  1. 按照判別的組數分類：兩組判別分析、多組判別分析；
  2. 按總體用的數學模型來分：線性判別、非線性判別；
  3. 按判別對所處理變數方法來分：逐步判別、序貫判別（？）
  4. 按判別準則來分：距離判別、貝葉斯(Bayes)判別、費歇爾(Fisher)判別標準；
• 判別分析的基本要求、假設
  
  1. 每一個判別變數不能是其它判別變數的線性組合，不存在多重共線性問題；
  2. 各組變數的協方差矩陣相等；
  3. 各判別變數之間具有多元正態分佈，即每個變數對於所有其它的變數的固定值有正態分佈
• 距離判別法的基本思想：計算待判樣本X到第i類總體的平均數的距離，哪個距離最小就歸判到哪個總體