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文档简介

15.1基本思路例利用目的应用还需进一步验证15.2

Fisher’s

DiscriminantysisFisher判别函数（Fisher’s

discriminant

function）15.2.1

两组间判别判别规则15.2.2

多组间判别找一个方向g-1

个判别函数阈值与两组间判别相比，多组之间的判别常常效率不高。15.3

Bayesian

判别分析15.3.1

Bayesian

判别准则假定:错分概率：

错分损失：

Bayesian

准则:15.3.2.分类函数（Classification

function分类规则15.3.3.

先验概率（Prior

ProbabilityExample

在所有阑尾炎患者中，接触性阑尾炎（Contiguity）:50%化脓（Abscess）:30%坏疽（Gangrene）:10%腹膜炎（Peritonitis）:10%随机选择一名阑尾炎患者,其来自四个总体的概率分别为

0.5,

0.3,

0.1,

和

0.1

（

）考虑先验概率时，15.3.4

后验概率（Posterior

Probability例15.115.4

逐步判别分析15.5

回顾性和前瞻性考核考核回顾性考核（Retrospectivevalidation）或内考核Prospective

validation）或外考核刀切法（Jackknife）或交叉考核（cross-validation）或留出1例考核k-部分交叉考核（k-fold

cross-validation）ROC曲线例

有109份CT影像，其中51份,金标准确诊为异常，58份确诊为正常。某放射医生对这些CT影像的异常程度按1、2、3、4、5的顺序进行分类.不同界值的FPR和TPR值(2/58)(13/58)(?/58)(?/58)(33/51)(44/51)(?/51)(?/51)ROC曲线ROC曲线下面积AZAZ小

结1.判别分析构建“分数”来进行分类；“分数”是解释变量的线性组合.3.对于两类间判别，Fisher判别和Bayesian判别是等价的；两个Bayesian分类函数之差与Fisher判别函数相当.5.

前瞻性考核所有分类规则在付诸应用之前，必须经历前瞻性考核！小

结7.坏消息！判别分析要求前提条件:(1)

所有变量服从正态分布;(2)

类别I

和II如果太

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