判别分析练习题1
聚类分析练习题1105
聚类分析和判别分析练习题一、选择题1.需要在聚类分析中保序的聚类分析是（ ）。
A.两步聚类B.有序聚类C.系统聚类D.k-均值聚类 2.在系统聚类中2R 是（ ）。
A.组内离差平方和除以组间离差平方和B.组间离差平方和除以组内离差平方和C.组间离差平方和除以总离差平方和D.组间均方除以总均方。
3.系统聚类的单调性是指（ ）。
A.每步并类的距离是单调增的 B.每步并类的距离是单调减的 C.聚类的类数越来越少 D.系统聚类2R 会越来越小4.以下的系统聚类方法中，哪种系统聚类直接利用了组内的离差平方和。
（ ） A.最长距离法 B.组间平均连接法 C.组内平均连接法 D.WARD 法5.以下系统聚类方法中所用的相似性的度量，哪种最不稳健（ ）。
A.21()pik jk k x x =-∑ B.1pik jk k ik jkx x x x =-+∑C.21pk =∑ D.1()()i j i j -'x -x Σx -x6.以下系统聚类方法中所用的相似性的度量，哪种考虑了变量间的相关性（ ）。
A.21()pik jk k x x =-∑ B.1pik jk k ik jkx x x x =-+∑C.21pk =∑ D.1()()i j i j -'x -x Σx -x7.以下统计量，可以用来刻画分为几类的合理性统计量为（ ）？ A.可决系数或判定系数2RB.GGW P P -C.()/(1)/()GGW P GP n G---D.()G W PW-8.以下关于聚类分析的陈述，哪些是正确的（）A.进行聚类分析的统计数据有关于类的变量B.进行聚类分析的变量应该进行标准化处理C.不同的类间距离会产生不同的递推公式D.递推公式有利于运算速度的提高。
D(3)的信息需要D（2）提供。
9.判别分析和聚类分析所要求统计数据的不同是（）A.判别分析没有刻画类的变量，聚类分析有该变量B.聚类分析没有刻画类的变量，判别分析有该变量C.分析的变量在不同的样品上要有差异D.要选择与研究目的有关的变量10.距离判别法所用的距离是（）A.马氏距离B. 欧氏距离C.绝对值距离D.欧氏平方距离11.在一些条件同时满足的场合，距离判别和贝叶斯判别等价，是以下哪些条件。
判别分析例题及SAS程序
判别分析例题某医院眼科研究糖尿病患者的视网膜病变情况, 视网膜病变分轻、中、重三型。
研究者用年龄(age)、患糖尿病年数(time)、血糖水平(glucose)、视力(vision)、视网膜电图中的a波峰时（at）、a波振幅(av)、b波峰时(bt)、b波振幅(bv)、qp波峰时(qpt)及qp波振幅(qpv)等指标建立判别视网膜病变的分类函数, 以判断糖尿病患者的视网膜病变属于轻、中、重中哪一型。
为此观察131例糖尿病患者,要求其患眼无其他明显眼前段疾患, 眼底无明显其他视网膜疾病和视神经、葡萄膜等疾患,测定了他们的以上各指标值,并根据统一标准诊断其疾患类型,记分类指标名为group。
见表1 (表中仅列出前5例)。
试以此为训练样本, 仅取age,vision,at,bt和qpv 等指标, 求分类函数, 并根据王××的信息: 38岁, 视力1.0, 视网膜图at=14.25, bv=383.39, qpv=43.18判断其视网膜病变属于哪一型。
表1 131例糖尿病患者各指标实测记录（前5例）──────────────────────────────────例号年龄患病血糖视力a波a波b波b波qp波pq波视网膜年数峰时振幅峰时振幅峰时振幅病变程度──────────────────────────────────1 49 2.00 191 1.5 12.25 235.40 52.50 417.57 78.5 27.43 A12 49 2.00 191 1.2 13.50 225.15 52.00 391.20 78.5 46.69 A13 63 4.00 200 1.0 14.25 318.92 53.25 616.35 77.5 35.38 A14 63 4.00 200 0.6 14.00 361.90 55.00 723.30 77.0 47.01 A15 54 10.00 137 0.6 13.75 269.59 55.50 451.27 78.0 33.70 A2──────────────────────────────────解假定样本系从总体中随机抽取,则样本中三种疾患类型的样本量可近似地反映先验概率, 利用SAS的Discrim过程可得分类函数Y1＝-181.447+0.473(age)+60.369(vision)+17.708(at)+0.048(bv)+0.364(qpv)Y2＝-165.830+0.472(age)+49.782(vision)+17.658(at)+0.034(bv)+0.325(qpv)Y3＝-189.228+0.178(age)+43.974(vision)+20.447(at)+0.040(bv)+0.265(qpv)以王××的观察值代入分类函数, 得Y1=-181.447+0.473×38+60.369×1.0+17.708×14.25+0.048×383.39+0.364×43.18 =183.36同样可算得：Y2＝180.58, Y3＝179.66其中最大者为Y1, 故判断为轻度病变。
贝叶斯判别习题[整理]
![贝叶斯判别习题[整理]](https://img.taocdn.com/s3/m/2708355b842458fb770bf78a6529647d272834a0.png)
1.办公室新来了一个雇员小王，小王是好人还是坏人大家都在猜测。
按人们主观意识，一个人是好人或坏人的概率均为0.5。
坏人总是要做坏事，好人总是做好事，偶尔也会做一件坏事，一般好人做好事的概率为0.9，坏人做好事的概率为0.2，一天，小王做了一件好事，小王是好人的概率有多大，你现在把小王判为何种人。
解：A ：小王是个好人 a ：小王做好事B ：小王是个坏人B ：小王做坏事()(/)(/)()(/)()(/)P A P a A P A a P A P a A P B P a B =+0.5*0.90.820.5*0.90.5*0.2==+=0.18()(/)0.5*0.2(/)()(/)()(/)0.5*0.90.5*0.2P B P a B P B b P A P a A P B P a B ==++0.82>0.18 所以小王是个好人、2. 设 m = 1,k = 2 ，X 1 ~ N (0,1) ，X 2 ~ N (3,2 2 ) ，试就C(2 | 1) = 1，C(1 | 2) = 1，且不考虑先验概率的情况下判别样品2，1 属于哪个总体，并求出 R = (R1, R2 ) 。
解：2222121/821()()/}1,221(2)(20)}0.05421(2)(23)/4}0.1762i i i P x x i P P μσ--=--==--===--==由于<，所以2属于1(2)P 2(2)P 2π21/2121/221(1)(10)}0.24221(1)(13)/4}0.1202P P --=--===--==>，所以1属于1(1)P 2(1)P 1π由1()Px 22211}()(3)/4}22x P x x -==--即2=21exp{}2x -21exp{(69)}8x x --+2211ln 2(69)28x x x -=--+解得=1.42 =-3.14.所以R=([-3.41,1.42],(-,-3.41)1x 2x ∞U(1.42,+)).∞3.已知，的先验分布分别为=,=,C(2|1)=1，C(1|2)=1，1π2π1q 352q 25且11,01()2,120,x x f P x x x <≤⎧⎪==-<≤⎨⎪⎩他他22(1)/4,13()(5)/4,350,x x f P x x x -<≤⎧⎪==-<≤⎨⎪⎩他他使判别= ，=2所属总体。
判别分析练习题
判别分析练习题判别分析练习题在统计学中，判别分析是一种用于分类和预测的方法。
它通过对不同类别的样本进行分析，构建一个分类模型，以便将未知样本分配到正确的类别中。
判别分析在各个领域都有广泛的应用，如医学诊断、金融风险评估等。
下面我将给大家提供一些判别分析的练习题，希望能够帮助大家更好地理解和应用这一方法。
1. 假设有两个类别的样本，每个样本都有两个变量。
已知两个类别的样本均值和协方差矩阵如下：类别1：均值为(1, 2)，协方差矩阵为[[2, 1], [1, 2]]类别2：均值为(3, 4)，协方差矩阵为[[3, 1], [1, 3]]现有一个未知样本(2, 3)，请利用判别分析方法判断该样本属于哪个类别。
解答：首先，我们需要计算两个类别的判别函数值。
对于类别1，判别函数为：g1(x) = -0.5 * (x - μ1) * Σ1^-1 * (x - μ1)T - 0.5 * ln(|Σ1|) + ln(P1)其中，x为未知样本，μ1为类别1的均值，Σ1为类别1的协方差矩阵，P1为类别1的先验概率。
类似地，对于类别2，判别函数为：g2(x) = -0.5 * (x - μ2) * Σ2^-1 * (x - μ2)T - 0.5 * ln(|Σ2|) + ln(P2)其中，μ2为类别2的均值，Σ2为类别2的协方差矩阵，P2为类别2的先验概率。
根据给定的均值和协方差矩阵，我们可以计算出：μ1 = (1, 2), Σ1 = [[2, 1], [1, 2]]μ2 = (3, 4), Σ2 = [[3, 1], [1, 3]]假设两个类别的先验概率相等，即P1 = P2 = 0.5。
将未知样本(2, 3)代入判别函数中，可以计算出：g1(2, 3) = -4.5g2(2, 3) = -5.5由于g2(2, 3)的值较小，所以未知样本更有可能属于类别2。
2. 现有一个三类别的样本，每个样本有三个变量。
已知三个类别的样本均值和协方差矩阵如下：类别1：均值为(1, 2, 3)，协方差矩阵为[[2, 1, 1], [1, 2, 1], [1, 1, 2]]类别2：均值为(4, 5, 6)，协方差矩阵为[[3, 1, 2], [1, 3, 2], [2, 2, 3]]类别3：均值为(7, 8, 9)，协方差矩阵为[[4, 1, 2], [1, 4, 2], [2, 2, 4]]现有一个未知样本(3, 4, 5)，请利用判别分析方法判断该样本属于哪个类别。
一元二次方程之判别式专项练习60题(有答案)ok
一元二次方程之判别式专项练习60题(有答案)ok1.1) 对于方程2x-5x-a=0，根据一元二次方程的求根公式，判别式为Δ=25+8a，要使方程有两个不相等的实数根，即Δ>0，所以25+8a>0，解得a>-25/8，所以a的取值范围为a>-25/8.2) 当方程的两个根互为倒数时，根据一元二次方程的求根公式，有x1x2=-a/2，又因为x1x2=1/x1，所以x1^2=-a/2，代入原方程得2x-5x-2x1^2=0，解得x1=±√(5/2)，代入x1x2=-a/2得a=5.2.1) 将方程展开得x^2-5x+6-p=0，根据一元二次方程的求根公式，判别式为Δ=25-24+4p=1+4p，要使方程有两个不相等的实数根，即Δ>0，所以1+4p>0，解得p>-1/4，所以p的取值范围为p>-1/4.2) 当p=2时，代入方程得(x-3)(x-2)=2，展开得x^2-5x+4=0，根据一元二次方程的求根公式，解得x1=1，x2=4.3.将方程化简得2kx+k-2=0，由于方程有两个相等的实数根，所以判别式Δ=0，解得k=1，代入方程得3x-1=0，解得x=1/3.4.1) 将方程化简得x^2+(4-a)x+3=0，根据一元二次方程的求根公式，判别式为Δ=(4-a)^2-12，要使方程有实数根，即Δ≥0，所以(4-a)^2-12≥0，解得a∈(-∞,4-2√3]∪[4+2√3,+∞)。
2) 当a=4-2√3时，代入方程得x^2+(4-4+2√3)x+3=0，解得x1=√3-1，x2=-(√3+1)。
5.1) 将方程化简得4x^2-4mx+m^2-4m+1=0，根据一元二次方程的求根公式，判别式为Δ=16m-4m^2，要使方程有两个不相等的实数根，即Δ>0，所以m∈(-∞,0)∪(1,4]。
2) 当m=4时，代入方程得4x^2-16x+17=0，根据一元二次方程的求根公式，解得x1=(4-√3)/2，x2=(4+√3)/2.6.1) 将方程化简得4x^2-3x-m=0，由于方程有两个不相等的实数根，所以判别式Δ=9+16m>0，解得m>-9/16，所以m的最小整数值为-1.2) 当m=-1时，代入方程得4x^2-3x+1=0，根据一元二次方程的求根公式，解得x1=1/4，x2=1.7.根据一元二次方程的求根公式，判别式Δ=25-12m，要使判别式为1，即Δ=1，解得m=2或m=1/3.当m=2时，代入方程得2x^2-10x+3=0，根据一元二次方程的求根公式，解得x1=(5-√13)/2，x2=(5+√13)/2.当m=1/3时，代入方程得x^2-5/3x+1=0，根据一元二次方程的求根公式，解得x1=(5-√5)/6，x2=(5+√5)/6.8.删除此段落。
SPSS操作方法：判别分析例题
SPSS操作方法：判别分析例题为研究1991年中国城镇居民月平均收入状况，按标准化欧氏平方距离、离差平方和聚类方法将30个省、市、自治区．分为三种类型。
试建立判别函数，判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。
判别指标及原始数据见表9-4。
1991年30个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表单位：元／人 x1：人均生活费收入 x6：人均各种奖金、超额工资(国有+集体) x2：人均国有经济单位职工工资 x7：人均各种津贴(国有+集体)x3：人均来源于国有经济单位标准工资x8：人均从工作单位得到的其他收入x4：人均集体所有制工资收入 x9：个体劳动者收入5贝叶斯判别的SPSS操作方法：1. 建立数据文件2．单击Analyze→ Classify→ Discriminant，打开Discriminant Analysis 判别分析对话框如图1所示：图1 Discriminant Analysis判别分析对话框3．从对话框左侧的变量列表中选中进行判别分析的有关变量x1~x9进入Independents 框，作为判别分析的基础数据变量。
从对话框左侧的变量列表中选分组变量Group进入Grouping Variable 框，并点击Define Range...钮，在打开的Discriminant Analysis: Define Range对话框中，定义判别原始数据的类别数，由于原始数据分为3类，则在Minimum（最小值）处输入1，在Maximum（最大值）处输入3（见图2）。
选择后点击Continue按钮返回Discriminant Analysis主对话框。
图2 Define Range对话框4、选择分析方法Enter independent together 所有变量全部参与判别分析（系统默认）。
本例选择此项。
Use stepwise method 采用逐步判别法自动筛选变量。
单击该项时Method 按钮激活，打开Stepwise Method对话框如图3所示，从中可进一步选择判别分析方法。
判别分析 (1)
a ′ Aa = 1
因此我们的问题转化为求条件极值问题。 因此我们的问题转化为求条件极值问题。
二、线性判别函数的求法 由Lagrange乘数法求条件极值，令 乘数法求条件极值，
φ (a ) = a′Ba − λ (a′Aa − 1)
由矩阵的微商： 由矩阵的微商： ∂φ = 2 ( B − λ A) a = 0
1 (i) −1 (i) ci ai = (S −1X (i) )′ 称为判别系数向量，= − (X )′S X ] Yi (X)称为线性判别函数， 称为线性判别函数， 称为判别系数向量， 2 称为线性判别函数
称为常数项。 称为常数项。 若考察这两个马氏距离之差，经计算可得： 若考察这两个马氏距离之差，经计算可得：
n
设投影向量为a 设投影向量为 ，按照一元方差分析的思想 投影后的组间离差平方和为： 投影后的组间离差平方和为：
B0 =
t =1
∑ n t ( a ′X ( t ) − a ′X ) 2
k t =1
k
= a ′[ ∑ n t ( X ( t ) − X ) ( X ( t ) − X ) ′] a
2 2 2 2
新的样本： 应该属于哪一类？ 新的样本： X = ( x1, x2 ,⋯ x p ) ，问X 应该属于哪一类？
表示X与第 类重心（均值）的距离。 类的 与第i类重心 设 D( X , Gi ) 表示 与第 类重心（均值）的距离。第i类的 重心为 ：
( X (i ) = ( x1 i ) ,⋯, x (i ) ) p
1 1 (1) = ∑Xj n1 j =1 1 2 ( 2的样本均值向量：
( 2)
⋯⋯ 1 k (k ) (k ) X = ∑X nk j =1 j
贝叶斯判别习题word精品
1.办公室新来了一个雇员小王，小王是好人还是坏人大家都在猜测 按人们主观意识，一个人是好人或坏人的概率均为 0.5。
坏人总是 要做坏事，好人总是做好事，偶尔也会做一件坏事，一般好人做 好事的概率为0.9，坏人做好事的概率为0.2，—天，小王做了一 件好事，小王是好人的概率有多大，你现在把小王判为何种人。
0.82>0.18所以小王是个好人、2.设 m = 1,k = 2 ，X 1 ~ N (0,1)，X 2 ~ N (3,2 2 ) ，试就C(2 | 1) = 1，C(1 | 2) = 1 ，且不考虑先验概率的情况下判别样品2，1属于哪个总体，并求出 R = (R1, R2 )。
解:1 12 2P(x)「2exp{-2(x-7) /J }i =1,21 1 1P(2) =-^=exp{—丄(2—0)2} = -^=e‘ =0.0542 2 2 二 F 2(2) ： —1 exp{-丄(2 -3)2/4}： —Le^8 =0.1762、2 2 2.2-解：A ：小王是个好人 a : 小王做好事B ： 小王是个坏人B ：小王做坏事P(A/a)二P(A)P(a/A)P(A)P(a/A) P(B)P(a/B)0.5*0.9 0.5*0.90.5*0.2-0.82P(B/b)=P(B)P(a/B) P(A)P(a/A) P(B)P(a/ B)0.5*0.2 0.5*0.90.5*0.2=0.18由于R(2)V P2(2)，所以2属于兀21 12 1 1/2P(1)=存exp{_q(1_0)2}=肓 e 』2 =0.242 R(1)： —! exp^1(^3)2/4f —1e 」/2 =0.120 2j 2 兀 2 2,2R(1)>B ⑴，所以1属于眄1 12 1 1 2 P(x) = exp{ —§ x } =F 2(x) = 2Q^exp{—?(x —3) /4}x,0 ：： x _1 t =R (x)=绘一X,1 vx 兰2 f 2 = P 2(x) = <1(5 —x)/4,3 <x 兰5[o,其他 [o,其他使判别X 1= 9，X 2=2所属总体。
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Fisher判别适用于两组判别分析；
Bayes判别适用于多组判别分析。
1. 为明确诊断出小儿肺炎三种类型, 某研究单位测得30名结核性、12名化脓性和18细菌性肺炎患儿共60名的7项生理、生化指标(见下表), 试进行判别分析。
三种类型小儿肺炎7项生理、生化指标观测结果
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 肺炎
类型
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
肺炎
类型
（3）现有两个未知类别的小儿肺炎患者，他们的7项指标分别为：4.0、1、0、0、0、7.0、4.571和18.0、1、0、0、0、60.0、1.727，分别判断他们的类别。
3、3
2. 下表是10名健康人（group=1）和6名心肌梗塞患者（group=2）的三个心电图指标（X1，X2，X3）。
试进行判别分析。
group X1 X2 X3
1 436.70 49.59 2.32
1 290.67 30.0
2 2.46
1 352.53 36.23 2.36
1 340.91 38.28 2.44
1 332.83 41.9
2 2.28
1 319.97 31.4
2 2.49
1 361.31 37.99 2.02
1 366.5 39.87 2.42
1 292.56 26.07 2.16
1 276.84 16.60 2.91
2 510.47 67.64 1.73
2 510.41 62.71 1.58
2 470.30 54.40 1.68
2 364.12 46.26 2.09
2 416.07 45.37 1.90
2 515.70 84.59 1.75
（3）现有一人，他的3项指标为：420.50、32.42、1.98，判断他是健康人还是心肌梗塞患者？2 心肌梗塞。