判别分析

基于R语言的空间异质性数据分析技术在自然和社会科学领域，存在大量与地理或空间相关的数据，这些数据通常具有显著的空间异质性。传统的统计学方法在处理这类数据时往往力不从心。基于R语言的一系列空间异质性数据分析方法，如地理加权回归（GWR）、地理加权主成分分析（GWPCA）和地理加权判别分析（GWDA），为处理这类数据提供了有效的解决方案。本文旨在向高校老师及科研院所科研人员介绍这些技术，并结合案例展示其应用。

空间异质性数据分析不再复杂：地理加权回归分析、主成分分析、判别分析、分位数回归分析、线性回归等目录专题一地理加权回归下的描述性统计学专题二地理加权主成分分析专题三地理加权回归专题四高级回归与回归之外

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十二讲-因子分析、判别分析（含Matlab代码）本系列侧重于例题实战与讲解，希望能够在例题中理解相应技巧。文章开头相关基础知识只是进行简单回顾，读者可以搭配课本或其他博客了解相应章节，然后进入本文正文例题实战，效果更佳。