下列有关判别分析方法,说法正确的有( ).
A: 线性判别分析(LDA)假定预测变量服从(多元)正态分布,而二次判别分析(QDA)对此无要求
B: 混合判别分析(MDA)假定每个类别都是子类别的高斯(正态)混合
C: 弹性判别分析(FDA)是LDA的灵活扩展,它使用样条曲线等预测变量的非线性组合,FDA可用于对每组内变量之间的多元非正态或非线性关系建模,从而实现更准确的分类
D: 正则化判别分析(RDA)通过正则化组协方差矩阵建立分类规则,从而可以针对数据中的多重共线性提供更稳健的模型
A: 线性判别分析(LDA)假定预测变量服从(多元)正态分布,而二次判别分析(QDA)对此无要求
B: 混合判别分析(MDA)假定每个类别都是子类别的高斯(正态)混合
C: 弹性判别分析(FDA)是LDA的灵活扩展,它使用样条曲线等预测变量的非线性组合,FDA可用于对每组内变量之间的多元非正态或非线性关系建模,从而实现更准确的分类
D: 正则化判别分析(RDA)通过正则化组协方差矩阵建立分类规则,从而可以针对数据中的多重共线性提供更稳健的模型
举一反三
- 【单选题】常用的数据分析方法中的判别分析根据判别标准的不同可以分为 A. 逐步判别、序贯判别 B. 两组判别分析、多组判别分析 C. 线性判别、非线性判别 D. 距离判别、Fisher判别、Bayes判别
- 常用的数据分析方法中的判别分析根据判别时处理变量的方法不同可以分为（） A: 距离判别 B: 逐步判别 C: 线性判别 D: 序贯判别
- 判别分析常用的方法包括( )。 A: 线性判别 B: Bayes判别 C: 距离判别 D: 非线性判别
- 关于判别分析的前提假设叙述不正确的是（ ） A: 判别分析要求各个判别变量服从正态分布。 B: 判别分析要求各个变量在各类中的取值应存在显著差异。 C: 判别分析要求各判别变量不能存在多重共线性。 D: 在直接分类信息不能获得的情况下可用判别分析。
- 下列判别分析方法中，属于概率性判别方法的是( ) A: Bayes判别 B: 距离判别 C: 非线性判别 D: 线性判别