discriminant analysis基础释义：判别分析。

discriminant analysis发音：/dɪˈskrɪmɪnənt ˈeɪzɪnəti/。

discriminant analysis的用法：主要应用于分类问题，通过分析已知数据集中的数据，找出能够将数据集分为不同类别的特征或属性，从而确定分类标准。

相关词汇：判别函数、特征向量、特征值、类别变量、样本点。

怎么记：可以根据其英文释义和发音来记忆。

翻译的音标：[dɪˈskriminənt] analysis [əˈnɪsɪəlz]。

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Discriminant analysis基础释义

Discriminant analysis是一种统计方法，用于根据数据集中的特征来区分不同的类别或组。它通常用于分类和预测任务。

discriminant analysis的发音：

/dɪˈskrɪmɪnənt/ /eɪˈnæʃən/

discriminant analysis的用法：

Discriminant analysis是一种基于统计的方法，用于从数据中识别出能够区分不同类别的特征。它通常用于分类和预测任务，通过分析数据集中的特征，找出最能区分不同类别的特征，并使用这些特征进行分类或预测。

相关词汇：分类器（classifier）、特征（feature）、特征向量（feature vector）等。

怎么记：可以结合具体的例子来记忆，例如通过分析数据集中的特征来区分不同的类别。

翻译基础释义和常见用法：

翻译为“判别分析”。判别分析是在统计学中用于确定观察对象的类别的一种方法。它通常用于分类和预测任务，通过分析数据集中的特征，找出最能区分不同类别的特征，并使用这些特征进行分类或预测。在判别分析中，我们通常需要使用一些已知的数据集来训练模型，以便能够根据新的观察对象进行分类或预测。

例如，在医学研究中，我们可能会使用判别分析来识别哪些症状或体征最能区分不同的疾病类型，以便能够更准确地诊断疾病。在市场营销中，我们可能会使用判别分析来识别哪些客户群体最有可能购买我们的产品或服务，以便能够更好地制定营销策略。

Discriminant analysis基础释义：判别分析；鉴别分析；判别分析基础理论；判别分析基础；判别分析法。

Discriminant analysis发音：英 [dɪˈskɪmɪnənt ˈeɪzɪfɪəns] 美 [dɪˈskɪmɪnənt ˈeɪzɪfɪrns]。

Discriminant analysis用法：判别分析是分类问题的一种解决方法，它通过建立分类模型来区分不同的类别。

常见短语：Discriminant function 判别函数、Discriminant analysis 判别分析、Discriminant function method 判别函数法、Discriminant function of a set 集合的判别函数、Discriminant analysis of linear discriminants 线性判别函数的判别分析。

相关词汇：classification、classification algorithm、classification accuracy、feature、feature extraction。

记忆方法：根据单词发音，可以尝试按照拼音或拆分单词的方式进行记忆。

Discriminant analysis的相关词汇：分类、特征、特征提取、分类算法、分类器。

以上是对discriminant analysis的介绍及相关短语和词汇的解析，希望对您有所帮助。