一、简答题
1、试述距离判别法、Fisher判别法和贝叶斯判别法的异同。
二、
2、设 X {X} X~ N 2 {N_2} N2(μ,Σ),其中 X {X} X ~ ( X 1 {X_1} X1, X 2 {X_2} X2, X 3 {X_3} X3),μ = ( μ 1 {μ_1} μ1, μ 2 {μ_2} μ2)',Σ = [ σ 1 2 c c σ 2 2 ] \begin{bmatrix} {σ_1^2} & c \\ c & {σ_2^2} \end{bmatrix} [σ12ccσ22]
(1)证明
X
1
{X_1}
X1+
X
2
{X_2}
X2和
X
1
{X_1}
X1-
X
2
{X_2}
X2的充要条件是
σ
1
2
{σ_1^2}
σ12=
σ
2
2
{σ_2^2}
σ22;
(2)试求
X
1
{X_1}
X1+
X
2
{X_2}
X2和
X
1
{X_1}
X1–
X
2
{X_2}
X2的分布。
3、四个变量的距离矩阵如下,试用类平均法对其进行分类,画出聚类图,并给出将其分为两类的结果。
[ 0 2 0 6 4 0 6 6 5 0 ] \begin{bmatrix} 0 \\ 2 &0\\ 6 &4 &0& \\ 6 &6 &5&0 \end{bmatrix} 0266046050
4、已知6个样品的观测值为:1,4,5,6,9,11。分别用重心法(粗分类按数值大小均分)和密度法选取凝聚点,用K均值法分为3类。
5、五个地区国内生产总值 X 1 {X_1} X1和存储量 X 2 {X_2} X2和标准化数据如下,求出的相关阵R如下。(1)进行主成分分析;(2)计算每个主成分的贡献率以及每个原始变量的信息提取率;若要求损失代价小于15%,应选取几个主成分?(3)按主成分得分对五个地区进行排序。
R = [ 1 − 3 / 4 − 3 / 4 1 ] R=\begin{bmatrix} 1 &-3/4 \\ -3/4&1\\ \end{bmatrix} R=[1−3/4−3/41]
6、设某总体可用2个指标来描述,在因子分析时计算出的特征值和对应的特征向量如下:
λ
1
{λ_1}
λ1=1.96,
l
1
{l_1}
l1= (0.63,0.59,0.51)’
λ
2
{λ_2}
λ2=0.64,
l
2
{l_2}
l2= (-0.22,-0.49,0.84)’
求:
(1)计算因子载荷矩阵
A
{A}
A,并建立因子模型;
(2)计算共同度
h
i
2
{h_i^2}
hi2;
(3)计算公共因子对X的贡献。