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Discriminant Analysis Methods by Weight Mahalanobis Distance and bayes
重量马氏距离和贝叶斯判别分析方法
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Distance discriminant analysis method is one of classification methods according to multiindex performance parameters.However,the traditional Mahalanobis distance discriminant method treats with the importance of all parameters equally,and exaggerates the role of parameters which changes a little.The weighted Mahalanobis distance is used in discriminant analysis method to distinguish the importance of each parameter.In the concrete application,firstly based on the principal component analysis scheme,a new group of parameters and their corresponding percent contributions of the parameters are calculated ,and the weighted matrix is regarded as the diagonal matrix of the contributions rates.Setting data to standardization,then the weighted Mahalanobis distance can be calculated.Besides the methods metioned above,bayes method is also given.
距离判别分析方法是根据多指标性能parameters.However的分类方法之一，传统的Mahalanobis距离判别方法将所有参数的重要性同样，夸大了的参数的作用，其改变little.The加权的Mahalanobis距离被用在判别分析方法来区分的重要性每个parameter.In的具体应用，首先基于主成分分析计划，计算一组新的参数和它们的相应的百分比贡献度的参数，和加权矩阵对角线被视为矩阵的贡献的标准化rates.Setting数据的，然后加权的的马氏距离可calculated.Besides上面的方法来做散热，Bayes方法。
Details
详细信息----------Details----------
（作者）----------Author(s)----------
Bingpei Wu
Maintainer:Bingpei Wu<jianpeizhon@126.com>
参考文献----------References----------
实例----------Examples----------
##all parameters equal[＃所有的参数等于]
X=iris[,1:4]
G=gl(3,50)
wmd(X,G,diag(rep(0.25,4)))
##not all parameters equal[并不是所有的参数等于]
X=iris[,1:4]
G=gl(3,50)
wmd(X,G)
##using bias method to distinguish classes[＃偏见的方法来区分类]
X<-iris[,1:4]
G<-gl(3,50)
dbayes(X,G)
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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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发表于 2012-10-1 22:46:31
