概率神经网络在判别分析中的比较优势

判别分析是多元统计分析的三大支柱之一。传统的判别分析方法,如距离判别法、贝叶斯判别法、费希尔判别法等在判别分析中误判率较高,因此有必要引入概率神经网络(PNN)进行判别分析。文章对传统判别方法的基本思想与假设条件及PNN的建模机制与判别原理进行了介绍;用两个案例比较了常用判别分析与PNN判别分析的效率。