适合做判别分析的数据,判别分析的分类

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懂业务：从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解YOLOv2通过先验性锚箱模型运算，对锚箱尺寸做了K均值聚类运算。如“图.基于VOC和COCO数据集的框聚类尺度分布”。图左边曲线图是锚框聚类的簇数和交并比的关系，

适合做判别分析的数据有哪些

49 数据集(Data set) 50 判别分析(Discriminant analysis) 51 探索性分析(Exploratory analysis) 52 机器学习(Machine learning) 53 网络分析(Network analysis) 54 异常值检测(Outl2）（非参数）多元方差分析（NP-MANOVA/ADONIS/PERMANOVA）、多元置换过程（MRPP）、多元相似分析（ANOSIM

适合做判别分析的数据类型有

对较大的奇异值不敏感，特别适合高度偏倚的数据. 但没有考虑到变量间的相关性. (3)马氏距离d_{i j}(M)=\left(X_{(i)}-X_{(j)}\right)^{\prime} S^{-1}\left(X_{(i)}-X_{(j)}\right)在实际生活中，判别分析也被广泛用于预测事物的类别归属。企业营销中，营销人员可通过已有的客户特征数据(如消费金额、消费频次、购物时长、购买产品种类等),预测当前的消费者属于哪

适合做判别分析的数据类型是

交互验证(Cross-Validation)---刀切法(10分法，数据划分为10个集合，每次挑选一个出来做验证集，其余9个做训练集，可以做10次，因为验证集可换10种可能) 案例：鸢尾花数据(Fisher判别法) Fisher在研究有还可以对数据重要性进行预测(双击图表下拉菜单就可以找到)其聚类变量既可以是连续性的计量资料，也可以是离散性的计数资料，并且自动进行聚类的类别数确定，结果

判别分析用什么软件

＞△＜ (1)单因素方差分析(2)双因素方差分析(3)事后检验：方差分析后的两两对比(4)协方差分析：增加干扰项的方差分析(5)重复测量数据方差分析3. 卡方分析(1)卡方检验(卡方优度检验、交机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。1.2 算法分类机器学习的前提是数据，根据数据中是否有目标可以划分为：监督学习算法和无监督学习算法。监督学