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1、SPSS判别分析PPT课件介绍 制作人：PPT创作创作时间：2024年X月目录第第1 1章章 简介简介第第2 2章章 数据预处理数据预处理第第3 3章章 建立判别模型建立判别模型第第4 4章章 判别模型的调整判别模型的调整第第5 5章章 判别模型的应用判别模型的应用第第6 6章章 总结总结 0101第1章 简介 判别分析的基本概念介绍判别分析的定义和基本概念什么是判别分析说明判别分析和聚类分析的不同之处与聚类分析的区别说明判别分析和回归分析的不同之处与回归分析的区别用判别分析来辅助医学诊断和疾病预测医疗领域0103用判别分析来进行多维数据分析和分类科学研究02用判别分析来进行信用评估和风险控制
2、金融领域建立模型建立模型根据数据特点和目标确定模型根据数据特点和目标确定模型类型类型包括线性判别分析、二次判别包括线性判别分析、二次判别分析等分析等模型评价模型评价通过交叉验证、通过交叉验证、ROCROC曲线等方曲线等方法对模型进行评价法对模型进行评价最终确定模型的可靠性和有效最终确定模型的可靠性和有效性性 判别分析的基本流程判别分析的基本流程数据预处理数据预处理数据清洗和预处理是判别分析数据清洗和预处理是判别分析的基础的基础包括缺失值处理、异常值处理、包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等数据类型转换等结合实例深入理解判别分析除了理论基础，判别分析更需要实践和应用。本课程将基于实际案例，
3、深入理解判别分析的内涵和方法，帮助学生更好地掌握判别分析的应用和技巧。判别分析算法原判别分析算法原理理判别分析通过构造分类超平面或分类函数，来实现对不同类判别分析通过构造分类超平面或分类函数，来实现对不同类别的样本进行分类。一般采用最小化分类错误率或最大化类别的样本进行分类。一般采用最小化分类错误率或最大化类间距离的准则来求解最佳分类超平面或分类函数。间距离的准则来求解最佳分类超平面或分类函数。判别分析的模型评价通过随机分组和交叉验证，来评估模型的泛化能力交叉验证通过绘制ROC曲线，来评估模型的分类效果ROC曲线用正确率和召回率来评估模型的准确性和完整性正确率和召回率通过SPSS对鸢尾花数据集
4、进行判别分析和分类鸢尾花数据集0103通过SPSS对金融行业的信用评估和风险控制金融数据集02通过SPSS对癌症患者的分类和预测癌症数据集 0202第2章 数据预处理 数据质量检查介绍异常值的判断方法与处理方式异常值处理介绍缺失值的判断方法与处理方式缺失值处理介绍常用的数据清洗方法，如数据去重、数据变量筛选等数据清洗方法变量筛选对特征选择的概念进行解释特征选择介绍常用的相关性分析方法相关性分析介绍常用的方差分析方法方差分析数据标准化处理介绍z-score标准化方法和适用场景z-score标准化介绍min-max标准化方法和适用场景min-max标准化介绍其它常用的标准化方法其它标准化方法数据降
5、维处理介绍PCA降维方法和适用场景PCA降维介绍LDA降维方法和适用场景LDA降维介绍其它常用的降维方法其它降维方法异常值处理异常值处理异常值在数据分析中是一个很常见的问题，对数据分析的准异常值在数据分析中是一个很常见的问题，对数据分析的准确性有着很大的影响。因此，我们需要在数据预处理中对异确性有着很大的影响。因此，我们需要在数据预处理中对异常值进行识别和处理。常见的异常值处理方法有删除、替换常值进行识别和处理。常见的异常值处理方法有删除、替换和插值等。和插值等。介绍过滤式特征选择方法过滤式特征选择0103介绍嵌入式特征选择方法嵌入式特征选择02介绍包裹式特征选择方法包裹式特征选择z-scor
6、e标准化z-score标准化是将原始数据转化为标准正态分布的过程。在应用中，一些数据的分布可能很不均匀，这时可以采用z-score标准化方法将其转化为标准正态分布，以便进行后续的分析处理。LDALDA降维降维对对LDALDA降维的概念进行说明降维的概念进行说明介绍介绍LDALDA的前提条件和计算过的前提条件和计算过程程解释解释LDALDA降维的过程和效果降维的过程和效果其它降维方法其它降维方法介绍其它常用的降维方法介绍其它常用的降维方法分别解释每种方法的适用场景分别解释每种方法的适用场景和处理效果和处理效果 数据降维方法数据降维方法PCAPCA降维降维对对PCAPCA降维的概念进行说明降维的概
7、念进行说明介绍介绍PCAPCA的前提条件和计算过的前提条件和计算过程程解释解释PCAPCA降维的过程和效果降维的过程和效果 0303第3章 建立判别模型 判别模型的类型优势和劣势线性判别模型优势和劣势非线性判别模型模型参数估计概念和作用最小二乘法概念和作用极大似然估计判别模型的评价意义和计算方法正确率意义和计算方法召回率意义和计算方法F1值判别模型的评价判别模型的评价指标指标判别模型的评价指标包括正确率、召回率和判别模型的评价指标包括正确率、召回率和F1F1值。正确率是值。正确率是分类器正确分类的样本占总样本的比例；召回率是分类器正分类器正确分类的样本占总样本的比例；召回率是分类器正确分类的正
8、样本占实际正样本的比例；确分类的正样本占实际正样本的比例；F1F1值是正确率和召回值是正确率和召回率的调和平均数，可以综合反映分类器的性能。率的调和平均数，可以综合反映分类器的性能。判别模型的优化作用和优化效果正则化作用和优化效果交叉验证交叉验证交叉验证交叉验证是一种评估模型性能和选择最优模型的方法。它将交叉验证是一种评估模型性能和选择最优模型的方法。它将数据集分成若干个大小相等的子集，每个子集依次作为测试数据集分成若干个大小相等的子集，每个子集依次作为测试集，其余部分作为训练集，重复进行多次实验，最终得到模集，其余部分作为训练集，重复进行多次实验，最终得到模型的平均性能指标。交叉验证既可以避
9、免过拟合，又可以提型的平均性能指标。交叉验证既可以避免过拟合，又可以提高模型的泛化能力。高模型的泛化能力。0404第4章 判别模型的调整 模型复杂度调整介绍L1/L2正则化的原理和作用L1/L2正则化介绍惩罚因子调整的原理和作用惩罚因子调整介绍如何选择合适的模型复杂度选择合适的模型复杂度判别模型的参数调整介绍学习率的作用和影响学习率介绍步长的作用和影响步长介绍如何正确地调整模型参数正确地调整模型参数介绍Bagging的作用和优化效果Bagging010302介绍Boosting的作用和优化效果Boosting模型的可解释性模型的可解释性分析分析介绍如何分析判别模型的可解释性，对常用的可解释性分
10、析介绍如何分析判别模型的可解释性，对常用的可解释性分析方法进行介绍，如方法进行介绍，如LIMELIME等，介绍如何通过可解释性分析来优等，介绍如何通过可解释性分析来优化模型。化模型。L1/L2正则化L1正则化和L2正则化是常用的正则化方法，可以用于限制模型的复杂度。在L1正则化中，优化目标包括一个L1范数惩罚项，可以使得模型的系数变得更加稀疏。在L2正则化中，优化目标包括一个L2范数惩罚项，可以使得模型的系数更加平滑。BoostingBoosting基于基于AdaBoostAdaBoost算法算法模型之间存在依赖关系模型之间存在依赖关系主要用于降低模型偏差主要用于降低模型偏差总结总结Baggi
11、ngBagging和和BoostingBoosting都是常见都是常见的集成方法的集成方法BaggingBagging主要用于降低模型方主要用于降低模型方差，差，BoostingBoosting主要用于降低模主要用于降低模型偏差型偏差两种方法有不同的优化效果，两种方法有不同的优化效果，根据具体情况选择合适的集成根据具体情况选择合适的集成方法方法 BaggingBagging与与BoostingBoosting对比对比BaggingBagging基于基于BootstrapBootstrap采样采样模型之间相互独立模型之间相互独立主要用于降低模型方差主要用于降低模型方差LIMELIME解释模型解释
12、模型预测结果预测结果LIMELIME是一种局部可解释性模型，可以用于解释模型对特定样是一种局部可解释性模型，可以用于解释模型对特定样本的预测结果。本的预测结果。LIMELIME的基本思想是通过对原始数据进行微小的基本思想是通过对原始数据进行微小扰动，生成一组新的数据点，并利用局部线性回归模型对这扰动，生成一组新的数据点，并利用局部线性回归模型对这些数据点进行拟合，从而解释模型对原始数据点的预测结果。些数据点进行拟合，从而解释模型对原始数据点的预测结果。BaggingBagging是基于Bootstrap采样的集成方法，可以用于降低模型方差。Bootstrap采样是指从原始数据集中有放回地随机抽
13、取若干个样本构成新的数据集，重复这个过程若干次，可以得到若干个新的数据集。每个新数据集包含大约63.2%的原始数据，剩余的数据没有被抽取到，可以作为测试集进行模型验证。LIME的应用介绍如何使用LIME解释图像分类模型的预测结果解释图像分类介绍如何使用LIME解释文本分类模型的预测结果解释文本分类介绍如何使用LIME解释回归模型的预测结果解释回归模型 0505第5章 判别模型的应用 利用判别模型提高诊断准确率癌症诊断0103利用判别模型进行数据分析，发现隐含规律数据分析02预测患病风险，提早进行干预疾病预测利用判别模型评估贷款申请人信用水平信用评估0103基于判别模型分析股票走势，进行投资决策
14、股票预测02利用判别模型检测信用卡、保险等领域的欺诈行为欺诈检测基于判别模型对数据进行分类分类分析0103利用判别模型进行自然语言处理，提高NLP效果自然语言处理02利用判别模型挖掘数据中的关键信息数据挖掘自然语言处理自然语言处理自然语言处理是人工智能领域自然语言处理是人工智能领域的另一个重要方向的另一个重要方向利用自然语言处理技术，可以利用自然语言处理技术，可以实现机器翻译、文本分类等任实现机器翻译、文本分类等任务务目前，自然语言处理技术已经目前，自然语言处理技术已经广泛应用于智能客服、智能写广泛应用于智能客服、智能写作等领域作等领域数据可视化数据可视化随着数据时代的到来，数据可随着数据时代
15、的到来，数据可视化成为了重要的数据处理手视化成为了重要的数据处理手段段基于数据可视化，我们可以更基于数据可视化，我们可以更加直观地了解数据加直观地了解数据未来，数据可视化将会更加普未来，数据可视化将会更加普及，成为数据处理的常规手段及，成为数据处理的常规手段区块链区块链区块链是近几年兴起的新技术区块链是近几年兴起的新技术基于区块链技术，我们可以实基于区块链技术，我们可以实现去中心化、安全可靠的信息现去中心化、安全可靠的信息传输和存储传输和存储未来，区块链技术将会改变许未来，区块链技术将会改变许多行业的运作方式多行业的运作方式判别模型的发展趋势判别模型的发展趋势深度学习深度学习20122012年
16、，深度学习在年，深度学习在ImageNetImageNet比赛中大放异彩，比赛中大放异彩，标志着深度学习进入计算机视标志着深度学习进入计算机视觉领域觉领域20152015年，年，AlphaGoAlphaGo战胜人类围战胜人类围棋选手，引领深度学习进入游棋选手，引领深度学习进入游戏领域戏领域如今，深度学习已经成为人工如今，深度学习已经成为人工智能领域的核心技术之一智能领域的核心技术之一医疗领域应用医疗领域应用判别模型在医疗领域的应用非常广泛，如癌症诊断、疾病预判别模型在医疗领域的应用非常广泛，如癌症诊断、疾病预测等。其中，癌症诊断是判别模型在医疗领域的一大应用方测等。其中，癌症诊断是判别模型在医
17、疗领域的一大应用方向。利用判别模型，可以对医学图像进行自动诊断，从而提向。利用判别模型，可以对医学图像进行自动诊断，从而提高诊断准确率。此外，判别模型还可以进行疾病预测，通过高诊断准确率。此外，判别模型还可以进行疾病预测，通过对患者的诊断数据进行分析，预测患病风险，提早进行干预。对患者的诊断数据进行分析，预测患病风险，提早进行干预。金融领域应用利用判别模型评估贷款申请人信用水平信用评估利用判别模型检测信用卡、保险等领域的欺诈行为欺诈检测基于判别模型分析股票走势，进行投资决策股票预测利用判别模型分析客户需求，进行精准营销客户营销判别模型的发展趋势随着人工智能、大数据等技术的迅速发展，判别模型得到
18、了广泛的应用和进一步的发展。未来，判别模型的发展趋势主要包括：深度学习、自然语言处理、数据可视化、区块链等。其中，深度学习是当前人工智能领域的热门方向之一，自然语言处理则是判别模型技术的拓展方向之一。数据可视化作为一种新兴的数据处理手段，得到了广泛的关注和应用。区块链则是近年来兴起的新技术，有望改变许多行业的运作方式。基于判别模型对数据进行分类分类分析0103利用判别模型进行自然语言处理，提高NLP效果自然语言处理02利用判别模型挖掘数据中的关键信息数据挖掘结尾判别模型是一种重要的机器学习算法，具有广泛的应用前景。在医疗、金融、科学研究等领域，判别模型都有着重要的应用。随着人工智能技术的发展，
19、判别模型也将迎来更加广阔的发展前景。0606第6章 总结 本课件总结本次PPT课件的主要内容是关于SPSS判别分析的，主要目的是介绍如何正确地应用判别分析来解决实际问题。在本章中，我们将分别对每章的重点进行回顾和总结，希望大家能从中加深对判别分析的理解。重点回顾重点回顾判别分析的目的是分类和预测判别分析的目的是分类和预测判别函数可以用来判断新样本判别函数可以用来判断新样本所属类别所属类别不同种类的判别分析需要的数不同种类的判别分析需要的数据类型和前提条件不同据类型和前提条件不同未来展望未来展望随着数据量和数据种类的增多，随着数据量和数据种类的增多，判别分析的应用范围将不断扩判别分析的应用范围将
20、不断扩大大该方法可应用于各个领域，如该方法可应用于各个领域，如医学、商业、社会科学等医学、商业、社会科学等未来的研究方向是如何提高模未来的研究方向是如何提高模型的准确性和稳定性型的准确性和稳定性 第一章第一章 判别分析基础判别分析基础主要内容主要内容判别分析基础概念判别分析基础概念判别分析的应用场景判别分析的应用场景判别分析与其他分析方法的比判别分析与其他分析方法的比较较删除重复数据、空值、异常值等数据清洗0103使用PCA、LDA等方法将高维数据转化为低维数据数据降维02对数据进行标准化、归一化、对数转换等数据转换第三章判别函数的构建适用于二分类问题线性判别函数适用于多分类问题二次判别函数适
21、用于大样本数据分类树适用于复杂的非线性分类问题神经网络第四章第四章 判别分判别分析的应用析的应用判别分析可应用于医学、商业、社会科学等领域，如通过判判别分析可应用于医学、商业、社会科学等领域，如通过判别分析进行癌症筛查、商品推荐、情感分析等，为实际问题别分析进行癌症筛查、商品推荐、情感分析等，为实际问题提供解决方案。同时，判别分析也可与其他分析方法如聚类提供解决方案。同时，判别分析也可与其他分析方法如聚类分析、回归分析、决策树等结合使用，从而达到更好的分析分析、回归分析、决策树等结合使用，从而达到更好的分析效果。效果。判别分析在实际问题中有广泛的应用商业商业商品推荐商品推荐市场定位市场定位风险评估风险评估社会科学社会科学情感分析情感分析信贷评估信贷评估人口统计人口统计自然科学自然科学气象预测气象预测地质勘探地质勘探生态分析生态分析第五章第五章 判别分析的应用案例判别分析的应用案例医学医学癌症筛查癌症筛查疾病预测疾病预测药物研发药物研发 谢谢观看！下次再会