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        Fisher判別分析及其應(yīng)用

        2014-01-01 03:05:14
        渭南師范學(xué)院學(xué)報 2014年23期
        關(guān)鍵詞:判別函數(shù)協(xié)方差總體

        田 兵

        (包頭師范學(xué)院《陰山學(xué)刊》編輯部,內(nèi)蒙古包頭014030)

        0 引言

        判別分析法是根據(jù)所研究個體的觀測值來構(gòu)建一個綜合標準用來推斷個體屬于已知種類中的哪一類的方法,[1]這種統(tǒng)計方法在自然科學(xué)和社會科學(xué)的研究中會經(jīng)常用到.因為所采用的標準有很多種,所以判別分析也有多種方法,其中Fisher判別分析是常用的判別分析法之一.[2]

        1 數(shù)學(xué)思想

        Fisher判別法的數(shù)學(xué)思想是將多維空間中的點投影到一維直線y上,使得由總體θ1和θ2產(chǎn)生的y盡可能分開,然后再利用距離判別法建立判別準則,進而達到判別個體所屬群體的一種統(tǒng)計方法.[3]

        1.1 兩個總體的Fisher判別法

        假設(shè)θ1和θ2為二維總體,如圖1所示,“●”為θ1的點,“○”為θ2的點,按照原來的橫坐標x1和縱坐標x2,很難將這兩個總體的點分開,但是如果將這些點朝直線y上投影,形成一維空間點的集合,則能比較容易地分開.[4]

        圖1

        顯然,直線y是x1和x2的線性組合,即y=c1x1+c2x2.一般地,設(shè)在p維空間里,x的線性組合為y=αTx,其中:α為p維實向量,設(shè)θ1和θ2的均值分別為μ1和μ2,它們有共同的協(xié)方差陣∑,那么線性組合y=αTx的均值為

        顯然,使得μ1y和μ2y的距離越大的線性組合越好,所以考察以下比值

        現(xiàn)在的問題轉(zhuǎn)化為:如何選擇α,使得(1)式達到最大值?

        通過證明,我們有這樣的結(jié)論:設(shè)x為p維隨機向量,y=αTx,當α=c∑-1(μ1-μ2)(c為非零常數(shù))時,(1)式可取到最大值.特別地,當c=1時,線性函數(shù)

        稱為Fisher線性判別函數(shù).

        當 y=(μ1- μ2)T∑-1x < μy時,則認為 x∈ θ2.

        如果記W(x)=(μ1-μ2)T∑-1x-μy,則判別準則等價于:

        當W(x)≥0時,則認為x∈θ1;當W(x)<0時,則認為x∈θ2.

        在實際的計算中,總體的均值與協(xié)方差陣未知,就需要用樣本均值與協(xié)方差陣來代替.即用樣本均值1和2分別代替μ1和μ2,用樣本的協(xié)方差矩陣來代替.這里的S1和S2分別是兩個樣本的協(xié)方差陣.[5]

        1.2 多總體Fisher判別

        如果變量很多或者有多個總體,通常要選擇若干個投影,即選若干個判別函數(shù)來進行判別.

        設(shè)有 k 個總體 θ1,θ2,…,θk,有共同的協(xié)方差陣∑,θi的均值為 μi.令

        考慮p維隨機向量x的線性組合y=αTx,α為p維實向量,則y的均值和方差為

        現(xiàn)在的問題在于:如何選擇α,使得(2)式達到最大值.為了方便起見,設(shè)

        我們通過下面的結(jié)論來解決這個問題:

        設(shè) λ1≥ λ2≥ …≥ λs> 0為∑-1G的s個非零特征根,s≤min(k-1,p),e1,e2,…,es為相應(yīng)的特征向量且滿足eT∑e=1,那么a1=e1時,使得(2)式達到最大值的解,稱為第一個判別函數(shù),而a2=e2時,在約束條件之下使得(2)式達到最大值的解,稱為第二個判別函數(shù).如此下去,as=es是在約束條件之下使得(2)式達到最大值的解,稱為第s個判別函數(shù).

        當總體的均值和協(xié)方差陣未知時,通常采用樣本均值和樣本協(xié)方差陣來代替.和兩個總體的Fisher判別法類似,也可以建立多個總體的Fisher判別規(guī)則.[5]

        2 實例

        在研究沙基液化問題中,選了7個因子.從已液化和未液化的地層中分別抽取了12個和23個樣本,具體數(shù)據(jù)見表1.其中Ⅰ表示已液化,Ⅱ表示未液化,試用Fisher判別法對上述樣本進行判別分析.

        表1 沙基液化與未液化樣本數(shù)據(jù)

        28 Ⅱ 7.5 52 1 6 6 0.16 40 29 Ⅱ 7.5 52 1 7.5 8 0.16 40 30 Ⅱ 8.3 97 0 6 5 0.15 180 31 Ⅱ 8.3 97 2.5 6 5 0.15 180 32 Ⅱ 8.3 89 0 6 10 0.16 180 33 Ⅱ 8.3 56 1.5 6 13 0.25 180 34 Ⅱ 7.8 172 1 3.5 6 0.21 45 35 Ⅱ7.8 283 1 4.5 6 0.18 45

        我們發(fā)現(xiàn)這是一個兩個總體判別分析的問題,可以通過Fisher判別分析法來進行判別.首先計算兩個樣本的均值和協(xié)方差陣,可以得到

        進一步可以得到樣本的協(xié)方差陣為:

        所以,樣本的Fisher判別函數(shù)為:

        因此有判別準則

        將給定的樣本 x0=(a,b,c,d,e,f,g)代入到上述判別準則.如果 W(x)≥ 0,則認定 x0∈ θ1;否則x0∈ θ2.例如第 11 號樣本 x11=(7.8,172,1,3.5,14,0.21,45),可以得到

        所以第11號樣本屬于已液化的沙基樣本.

        將所有樣本進行回代,我們可以得到如下結(jié)果:

        第 9 號樣本 x9=(7.5,52,3.5,7.5,6,0.16,40),

        可以得到 W(x)=-0.6539488<0.

        所以第9號樣本應(yīng)該屬于未液化的沙基樣本.

        [1]黃利文.改進的Fisher判別方法[J].福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2006,34(4):473-474.

        [2]李建軍,丁正生,張海燕.常用判別分類方法分析[J].西安科技大學(xué)學(xué)報,2007,27(1):138-139.

        [3]潘勁松.Fisher判別分析及應(yīng)用[J].數(shù)學(xué)的實踐與認識,2013,43(5):155-156.

        [4]費宇.應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計:基本概念與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2007.

        [5]薛毅,陳立萍.統(tǒng)計建模與R軟件[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007.

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