Дискриминантный анализ

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Дискримина́нтный ана́лиз — раздел вычислительной математики, представляющий набор методов статистического анализа для решения задач распознавания образов, который используется для принятия решения о том, какие переменные разделяют (т.е. «дискриминируют») возникающие наборы данных (так называемые «группы»). В отличие от кластерного анализа в дискриминантном анализе группы известны априори.

Методы дискриминантного анализа[править | править код]

Примеры[править | править код]

Например, некий исследователь в области образования может захотеть исследовать, какие переменные относят выпускника средней школы к одной из трех категорий: поступающий в колледж, поступающий в профессиональную школу, отказывающийся от дальнейшего образования.

Медик может регистрировать различные переменные, относящиеся к состоянию больного, чтобы выяснить, какие переменные лучше показывают, что пациент, вероятно, выздоровел полностью, частично или совсем не выздоровел.

Литература[править | править код]

  • В. П. Боровиков: Искусство анализа данных, 2-е издание, ПИТЕР, 2005

См. также[править | править код]

Примечания[править | править код]

  1. Library: Linear Discriminant Analysis method (недоступная ссылка)

Ссылки[править | править код]