+ J* \' f2 C2 l! I3 J判别分析: 8 H' i& n/ ~9 E- m) x( w* \& a' R- M' r [5 h* f% I2 k6 z* j4 N0 r" X
在已知研究对象分成若干类型,并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据,在此基础上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样品进行判别分类。 5 f/ m; ]9 U; u, k" c: _; ?
距离判别法—首先根据已知分类的数据,分别计算各类的重心,计算新个体到每类的距离,确定最短的距离(欧氏距离、马氏距离)。# t2 w: t# y9 {0 X
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Fisher判别法 5 y7 U: ^4 _! f3 J7 S7 i ' |1 K% L8 p3 U) W3 G—利用已知类别个体的指标构造判别式(同类差别较小、不同类差别较大),按照判别式的值判断新个体的类别。 3 N& C' @/ h2 ?/ C, ^. _0 n- b - O0 m0 q1 L a9 b; K @Bayes判别法/ B0 d; N V. E* w0 \, \3 }" r
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—计算新给样品属于各总体的条件概率,比较概率的大小,然后将新样品判归为来自概率最大的总体。 / x5 k' K) r9 I & I6 r4 @! d4 o1 G9 \8 r9 Z模糊数学: : i/ G/ m( d7 T5 [- g8 Q + i: g% r6 I! y" T研究和处理模糊性现象的数学 (概念与其对立面之间没有一条明确的分界线)与模糊数学相关的问题:模糊分类问题—已知若干个相互之间不分明的模糊概念,需要判断某个确定事物用哪一个模糊概念来反映更合理准确;. q, V' m E6 S& V" W* O' V: F5 `
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模糊相似选择 —按某种性质对一组事物或对象排序是一类常见的问题,但是用来比较的性质具有边界不分明的模糊性;* U8 }8 ^) L q
! q+ F- E6 s; D. x/ e- Q, U模糊聚类分析—根据研究对象本身的属性构造模糊矩阵,在此基础上根据一定的隶属度来确定其分类关系 ;模糊层次分析法—两两比较指标的确定;模糊综合评判—综合评判就是对受到多个因素制约的事物或对象作出一个总的评价,如产品质量评定、科技成果鉴定、某种作物种植适应性的评价等,都属于综合评判问题。由于从多方面对事物进行评价难免带有模糊性和主观性,采用模糊数学的方法进行综合评判将使结果尽量客观从而取得更好的实际效果 。2 O& n e2 J' g" k
/ G3 o. m: g" e% S T时间序列–我的拿手好菜~-~ + y4 Z2 H2 X+ l9 U7 \ R0 m* I' s9 P1 Q0 S! K4 Y, {1 I
是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列—通过对预测目标自身时间序列的处理,来研究其变化趋势(长期趋势变动、季节变动、循环变动、不规则变动). M) ^! d8 X4 S5 `* _& J; {; U