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判別分析（はんべつぶんせき、）は、事前に与えられているデータが異なるグループに分かれる場合、新しいデータが得られた際に、どちらのグループに入るのかを判別するための基準（判別関数、）を得るための正規分布を前提とした分類の手法。英語では線形判別分析（）をLDA、二次判別分析（）をQDA、混合判別分析（）をMDAと略す。1936年にロナルド・フィッシャーが線形判別分析を発表し〔Cohen et al. Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioural Sciences 3rd ed. (2003). Taylor & Francis Group.〕、1996年に Trevor Hastie, Robert Tibshirani が混合判別分析を発表した。 3つ以上のグループの判別は重判別分析（）や正準判別分析と呼ばれる。 == 判別関数の種類 == 判別関数には以下の物などがある。 ; 線形判別関数（） : 超平面・直線による判別。線形判別分析は等分散性が必要。 ; 二次判別関数（） : 楕円など二次関数による判別。二次判別分析は等分散性が不要。 ; 非線形判別関数（） : 超曲面・曲線などの非線形判別関数。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「判別分析」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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