距离判别中存在的一个问题

判别分析是多元统计的重要内容之一，然而，在众多文献中（如（１），（２），（３），（４），关于判别分析中的距离判别问题却存在着一个既简单但又难发现的错误结论，本文对此进行了纠正，同时，指出了距离判别本身的一些缺点和问题。     

多类母体的广义距离判别及其应用

关于多类母体的判别问题,当母体间的差异主要不是表现在均值上而是“方差”上时,常用的判别方法都会失效。为此,作者引入了广义的距离判别法。此法不仅实用范围广,而且显著地提高了判别效率。此外,在正态假设下,它等价子Bayes的二次判别,因而是最优判别。     

基于马氏距离的模糊c-均值增量学习算法

提出一种基于Mahalanobis距离的模糊c-均值算法(FCM-M),它将经典的模糊c-均值中的欧式距离用Mahalanobis距离替代,利用Mahalanobis距离的优点,有效解决了FCM算法中的缺陷,并提高了训练精度.将其用于增量式学习中,结果对孤立点不敏感,实验结果显示了该算法的有效性和优越性.     

平顶山市地缘经济关系测度分析

采用多元统计分析中的距离分析法对平顶山市的地缘经济关系进行定量测度.结果表明,与平顶山市构成强互补关系的地区有洛阳、新乡、许昌等9个城市;与平顶山市构成竞争关系的地区有8个,即郑州、安阳、鹤壁等,其中大多数地市与平顶山市不相邻,造成的影响较小,但郑州和开封两市作为全省经济发展的中心和重心,与平顶山形成的竞争关系在一定程度上对平顶山市的经济发展造成了消极的影响,制约了平顶山市的经济发展水平的提高,并就此形势提出了相应的政策建议.     

基于 Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.     

利用Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.     

基于局部空间活动模式信息提取脑激活区

伴随着功能磁共振成像(f MRI)实验数据的急剧增长,合理有效的f MRI数据分析技术显得越发重要.当前的f MRI数据分析一般基于一元统计方法,通过孤立分析每个体素的时间序列来决定该体素是否被激活,没有考虑隐含在局部脑区内的脑激活模式信息,无法检测到那些对刺激反应较为微弱的体素.文中针对当前f MRI数据一元分析的不足,提出了一种采用局部脑区活动模式间多元距离(local multivariate distance mapping,LMDM)的方法来对脑激活区进行检测.LMDM使用多元模式来表示不同刺激条件对应的局部脑区活动,并利用不同模式间的多元距离作为统计量来度量脑区活动在不同刺激条件下的区别,从而可以有效利用局部脑区信息来提取脑激活区.文中分别采用一元GLM方法,LMDM方法对仿真数据和真实实验数据进行了分析,并作了定量比较.结果均表明LMDM方法可以比一元GLM方法更完整地检测到脑激活区.     

多元统计分析在中国城镇居民收入中的应用

《中国统计年鉴》依据历年来我国各省市的城镇居民收入数据,运用多元统计分析中的聚类分析和主成分分析构造理论模型,并利用SPSS统计分析软件来进行统计计算.通过估计模型参数和分析多个变量之间的观测的数据,以及我国城镇居民收入间存在的关系,得到了影响所存在问题的主要因素、各个因素之间的相关程度,根据所构造的模型计算了31个省市城镇居民的收入排名,并据此绘出了相关结论和建议.     

基于BP网络与Mahalanobis距离的图像识别技术(英文)

提出基于BP人工神经网络与Mahalanobis距离的图像识别技术.在对IC芯片图像进行二维小波分析后,通过Mahalanobis距离在图像的低频小波系数矩阵上进行目标图元的区域搜索与位置标定,而后根据待定目标图元像素分布特征建立特征参数向量,建立BP网络对目标图元进行模式识别.实验证明此方法能够有效地对IC图像进行目标图元的位置标定与模式识别,获得准确的IC标定识别结果.     

主成分分析法在企业综合经济效益评价中的应用

本文探讨多元统计分析中主成分分析法在综合评价企业经济效益中的应用。首先介绍主成分分析法的理论基础,然后借助统计分析软件包SYSTAT,结合一个实例介绍主成分分析法的具体应用。