LITERATUR

Diskriminanz-Analyse

Zielsetzung und Anwendungsbereiche der Diskriminanz-Analyse (DA) werden aufgezeigt.
Es werden diverse Varianten der Diskriminanz-Analyse vorgestellt wie Euklidische DA, Lineare DA und Quadratische DA und deren Limitierung / Besonderheiten herausgearbeitet.
Die mathematischen Grundlagen der beiden Ansätze Cluster-Distanz bzw. Diskriminanz-Funktion werden beschrieben, wesentliche Aspekte wie Zuordnungs-Variable (Klassifikator), Euklidische-, Mahalanobis-, quadratische Mahalanobis-Distanz sind definiert und an Hand einfacher Beispiele exemplarisch eingesetzt.
Ein kurzer Ausblick steift die Optionen Learning Vector Quantization und Support Vector Machines.