Discriminant-Analysis
「フィッシャーのアヤメ」ともいわれるアヤメのデータは1936年にサー・ロナルド・エイルマー・フィッシャーによって発表された多変量データです。 このデータはよく分類システムの説明のために使われます。 3種類のアヤメ(iris setosa, iris virginica,iris versicolor)について50個のサンプルから成るデータセットを用意しています。 各サンプルは、花弁とがくの長さと幅の計4つの特徴を計測され、センチメートルで記録されています。 判別分析を使ってこの4つの特徴をもとに種の判別を行いたいと思います。
無作為に120行のアヤメのデータを選択し、判別分析のモデルを作成します。そして残りの30行を使用してこのモデルの精度を検証します。
必要なOriginのバージョン: OriginPro 8.6 SR0以降
判別分析結果のタブをクリックします。
正準判別分析はモデルの判別関数を作成するために使用されます。
モデルの検証は判別分析分類器の安定性を保証にするために使われます。
モデルの検証方法には2つあります。
無作為に選択したデータをソートにかけ、最初の120行のデータをトレーニングデータとして、最後の30行のデータをテストデータとして使います。
このチュートリアルと同じ結果を得るには、Samplesフォルダ内にあるTutorial Data.opjを開き、プロジェクトエクスプローラでDiscriminant Analysis (Pro Only)サブフォルダを開きます。その中にあるFisher’s Iris Dataワークシートの列Fのデータを使用します。
判別分析はグループメンバーシップの事前確率は同一と仮定しています。グループの集団の大きさが等しくなければ、事前確率は異なるかもしれません。この場合、事前確率オプションにグループの大きさに比例することを利用できます。