「判別分析」とは、キーワードからわかりやすく解説

1. 「判別分析」とは

判別分析とは、過去のデータに基づきいくつかの群を設定し、新たなサンプルががどの群に属すかを特定するための手法です。この判別のための基準を見ることで、データの特徴を知ることが可能になります。

2. 「判別分析」どこを見れば違いが分かるか

多変量解析のなかに判別分析というものがあります。重回帰分析や主成分分析ほど有名でないかもしれませんが、非常に便利で大切な分析ツールです。

また多変量解析の手法の中では、名が体を表しているともいえます。要は「判別をどうするか？　何をどういう基準で判別するか？」ということになります。我々の身の回りにも結構、それが大事とされる局面があります。

例えば、昔から「アヤメとカキツバタ」や「ヒラメとカレイ」「食用キノコと毒キノコ」など「どこを見れば、違いが分かるのか？」といった判別方法があります。その違うポイントを知っておけば、判断や予想が楽になります。

3. 「判別分析」の計算方法

多変量解析ではとりあえず、相関を考え判別分析で境界線を引きます。これは、線形判別法（線形判別関数法）といわれます。他に、マハラノビス距離を使うものや重回帰分析を利用するもの（実はこれが一番簡単です）がありますが、概念を理解するには線形判別法が理解しやすく、初心者向きです。

線形判別法（線形判別関数法）で差をみるということは結局、差がもっとも出やすい線引きをするということです。差が最も出るということは、二つのグループの差が大きく出るところということです。これを統計用語でいうと、群間ばらつきが最も大きく出るところに線を引け、ということです（群間とは、名前通り、グループ間です。）差をどのように表現するかですが、変動（偏差平方和）を使います。偏差平方和というのも名前通り、偏差＝個別データ値―平均値　ですから、この二乗和です。