本文關(guān)鍵詞：基于R軟件的Bayes判別分析在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用

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【摘要】：Bayes判別在進(jìn)行判別分析時(shí)考慮到各總體出現(xiàn)的先驗(yàn)概率、預(yù)報(bào)的先驗(yàn)概率及錯(cuò)判造成的損失,其判別效能優(yōu)于其他判別方法.對(duì)Bayes判別方法詳細(xì)介紹的基礎(chǔ)上,利用R軟件對(duì)一組舒張壓和膽固醇數(shù)據(jù)分別進(jìn)行Bayes判別分析、Fisher判別分析和基于距離的判別分析,對(duì)比三種不同方法下得到的判別結(jié)果,結(jié)果表明Bayes判別分析得到的分類結(jié)果精度較高,Bayes判別分析在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有較好的應(yīng)用前景.
【作者單位】： 長(zhǎng)安大學(xué)理學(xué)院;西安石油大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： Bayes判別分析 Fisher判別分析 基于距離的判別分析 R軟件
【分類號(hào)】：TP319;O212.8;R311
【正文快照】： 1引言判別分析是用以判別個(gè)體所屬群體的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,它產(chǎn)生于20世紀(jì)30年代,近年來,在許多自然科學(xué)的各個(gè)分支和技術(shù)部門中,得到了廣泛應(yīng)用.判別分析假設(shè)訓(xùn)練樣本由一個(gè)因變量和P個(gè)自變量的n個(gè)樣本點(diǎn)構(gòu)成,依據(jù)這樣的訓(xùn)練樣本,判別分析建立起因變量與自變量之間的關(guān)系,稱為

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本文編號(hào)：821169