統計分類への応用とは? わかりやすく解説

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統計分類への応用

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/01/05 08:12 UTC 版)

マハラノビス距離」の記事における「統計分類への応用」の解説

マハラノビス距離クラスタリングなどの統計分類幅広く使われる。ある点をNクラス1つ分類するのにマハラノビス距離利用するには、まず各クラス共分散行列を(普通はそれに属すことがすでにわかっている標本基づいて求める。次に試験標本与えられたら、各クラスへのマハラノビス距離計算する。そしてマハラノビス距離最小となるようなクラス属すとして分類決定する。これは上記確率的解釈によれば確率の最高となるクラスを選ぶことに等しい。またマハラノビス距離とてこ比は、線形回帰モデル作る際、外れ値決定するのによく使われる。他の標本集団からのマハラノビス距離大きな点は、てこ比が高いという。これは、回帰曲線勾配などの係数対す影響大きということである。

※この「統計分類への応用」の解説は、「マハラノビス距離」の解説の一部です。
「統計分類への応用」を含む「マハラノビス距離」の記事については、「マハラノビス距離」の概要を参照ください。

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