唐宇政

摘 要：分类判别问题在生活中是一个有着重要应用需求的问题。例如根据患者肺部阴影大小，是否低烧以及其它理化指标来判断是否为肺结核患者，或是根据邮件的内容或者发件地址来判断其是否属于垃圾邮件。在现实生活中，我们希望能够准确快速的解决这一类问题，往往需要利用历史数据来建立合理的分类器。因此重点介绍一种常见的基于距离的判别分类方法——欧氏距离判别法 。首先在第二部分详细介绍这种分类方法以及将其和另外一种常见的基于马氏距离的判别分类法进行比较。在第三部分，我们将进行实例分析，基于花瓣长度和花瓣宽度利用欧式距离判别法对鸢尾花进行分类。

关键词：分类问题;欧式距离;马氏距离

中图分类号：TB 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.09.092

1 背景

分类判别是指根据事物的不同点加以区分辨别，确定事物所属的类别，使具有更多相似点的事物归入一类，使之在大量事物中可以根据一定规律快速鉴别各个事物的所属种类。例如国家电网在对居民进行供电时，就可以根据以往的用电量数据对居民的用电情况进行划分，对用电量大的居民相应地收取更多的费用，从而达到促进节约用电的目的。在解决此类问题的过程中需要准确判别个体样本所属的类别，即应该划分的组别。本文中将介绍的是如何通过数学建模来快速准确完成这个分组判别的过程。本文中，我们将使用鸢尾花数据集，对150个鸢尾花数据样本进行分类判别，确定样本属于三种鸢尾花中的哪一种，来实例说明欧式距离判别法在现实生活中的可行性。……