判別分析

判別分析（はんべつぶんせき、英: discriminant analysis）は、事前に与えられているデータが異なるグループに分かれる場合、新しいデータが得られた際に、どちらのグループに入るのかを判別するための基準（判別関数^[1]）を得るための正規分布を前提とした分類の手法。英語では線形判別分析^[2]をLDA、二次判別分析^[3]をQDA、混合判別分析^[4]をMDAと略す。1936年にロナルド・フィッシャーが線形判別分析を発表し^[5][6]、1996年に Trevor Hastie, Robert Tibshirani が混合判別分析を発表した^[7]。

3つ以上のグループの判別は重判別分析^[8]や正準判別分析と呼ばれる。

判別関数の種類

判別関数には以下の物などがある。

線形判別関数^[9]

超平面・直線による判別。線形判別分析は等分散性が必要。

二次判別関数^[10]

楕円など二次関数による判別。二次判別分析は等分散性が不要。

非線形判別関数^[11]

超曲面・曲線などの非線形判別関数。

前提条件

線形判別分析は、以下の前提条件が成立する必要がある。

• 各グループは多変量正規分布^[12]している
• 全てのグループが同じ共分散行列を持つ（等分散性）

その上で、マハラノビス汎距離^[13]が等距離の所に直線を引く。これらの前提条件が成立しないとおかしな結果になる。

各グループの平均が異なる以上、分散が異なることは多々ある。等分散性の仮定を外した物が二次判別分析である。それぞれのグループで異なる共分散行列を使用してマハラノビス距離を計算して、等距離になる場所を判別曲面とする方法である。この方法は二次関数となり、正規分布が成立している場合は正しい結果になる。

線形判別分析において、グループ間の確率のロジットは線形関数となるが、ここで線形関数という仮定を残したまま、正規分布や等分散性の仮定を外すとロジスティック回帰や単純パーセプトロンになる^[14]。

さらに別な方法としては、線形判別関数を使用したい場合は、線形サポートベクターマシンで線形判別関数を求めるという方法もある。

線形判別分析

線形判別関数は以下の通り。これの正負で判断。${\displaystyle x}$  は入力、${\displaystyle \mu }$  は平均、${\displaystyle \mathbf {\Sigma } }$  は共分散行列^[15]。この式は多変量正規分布の式より導出できる。

${\displaystyle \left(x-{\frac {\mu _{\rm {first}}+\mu _{\rm {second}}}{2}}\right)^{T}\mathbf {\Sigma } ^{-1}(\mu _{\rm {first}}-\mu _{\rm {second}})}$ 

より細かく、線形判別関数 (${\displaystyle y=\sum _{i=1}^{n}a_{i}x_{i}+a_{0}}$ ) の求め方を以下に示す。

1. 第一群、第二群についてそれぞれ積和を求める(N はサンプル数)。

   ${\displaystyle W_{ij}=\sum _{k=1}^{N}(x_{i}^{(k)}-{\overline {x}}_{i})(x_{j}^{(k)}-{\overline {x}}_{j})}$ 

2. 第一群と第二群の平方和・積和を、同じ2変数について足し、自由度 ${\displaystyle N_{\rm {first}}+N_{\rm {second}}-2}$  で除す。

   ${\displaystyle S_{ij}={\frac {W_{ij}{\rm {(first)}}+W_{ij}{\rm {(second)}}}{N_{\rm {first}}+N_{\rm {second}}-2}}}$ 

3. ${\displaystyle S_{ij}}$  を、その ${\displaystyle i}$ 行${\displaystyle j}$ 列に対応させて分散共分散行列${\displaystyle {\mathbf {S} }}$ とし、各変数にかかる係数を${\displaystyle n}$ 行${\displaystyle 1}$ 列に並べた行列を${\displaystyle {\mathbf {A} }}$ 、第一群の各変数の平均値から第二群の各変数を引いた数 ${\displaystyle x_{i}{\rm {(first)}}-x_{i}{\rm {(second)}}}$ を${\displaystyle n}$ 行${\displaystyle 1}$ 列に並べた行列を${\displaystyle {\mathbf {X} }}$ とすると以下の式が成り立つ。

   ${\displaystyle {\mathbf {S} }{\mathbf {A} }={\mathbf {X} }}$  ゆえに ${\displaystyle {\mathbf {A} }={\mathbf {S} }^{-1}{\mathbf {X} }}$ 

4. これにより各変数にかかる係数を求めることができる。

   定数項は、${\displaystyle a_{0}=-{\frac {1}{2}}\sum _{i=1}^{n}a_{i}\left\{x_{i}{\rm {(firstaverage)}}+x_{i}{\rm {(secondaverage)}}\right\}}$ 

5. 判別得点${\displaystyle y}$ が正のとき第一群、負のとき第二群と判別される。

   変数が標準化されていれば、係数の大きさは、そのままその変数が判別に与える影響の大きさである。

   変数が定性的な場合は、ダミー変数を用いる。

   ${\displaystyle y=\sum _{i=1}^{n}\left(a_{i}{\rm {(first)}}x_{i}{\rm {(first)}}+a_{i}{\rm {(second)}}x_{i}{\rm {(second)}}\right)+a_{0}}$ 

   ここに、${\displaystyle x_{ij}}$ : ${\displaystyle x_{i}}$ の${\displaystyle j}$ 番目のカテゴリーに反応するとき${\displaystyle 1}$ 、しないとき${\displaystyle 0}$ 。

二次判別分析

グループの平均を中心に回転・軸方向のスケーリングを行い共分散行列を揃え、線形判別分析を行えば良い。

混合判別分析

単一の正規分布ではなく、混合正規分布で表現した物を混合判別分析という。その場合でも共分散行列は共通の物を使う。混合正規分布を使うことにより複雑な分布も扱えるようになる。混合正規分布はEMアルゴリズムなどで求める。

脚注

1. ^ 英: discriminant function
2. ^ 英: linear discriminant analysis
3. ^ 英: quadratic discriminant analysis
4. ^ 英: mixture discriminant analysis
5. ^ FISHER, R. A. (September 1936). “The use of multiple measurements in taxonomic problems”. Annals of Eugenics 7 (2): 179–188. doi:10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x. 
6. ^ Cohen et al. Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioural Sciences 3rd ed. (2003). Taylor & Francis Group.
7. ^ Trevor Hastie; Robert Tibshirani (1996). “Discriminant Analysis by Gaussian Mixtures”. Journal of the Royal Statistical Society, Series B 58 (1): 155-176. 
8. ^ 英: multiple discriminant analysis
9. ^ 英: linear discriminant function
10. ^ 英: quadratic discriminant function
11. ^ 英: nonlinear discriminant function
12. ^ 英: multivariate normal distribution
13. ^ 英: Mahalanobis' generalized distance
14. ^ Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―』共立出版、2014年6月25日。ISBN (978-4320123625)。 
15. ^ この文脈中には総和を表すシグマ記号「${\displaystyle \sum _{i=1}^{n}}$ 」もあるが、それとは異なるので注意。

関連項目

• 固有顔
• 線形分類器