判别
分析
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银行的贷款需要判别每个客户的信用好坏（是否未履行还贷责任），以决定是否给予贷款。可以根据贷款人的年龄（x1）、受教育程度（X2）、现在所从事工作的年数（X3）、未变更住址的年数（X4）、收入（X5）、负债收入（X6）、信用卡债务（X7）、其他债务（x8）、
等来判断其信用情况。下表示从某银行的客服资料中抽取的部分数据，（1）根据样本资料fisher距离判别法建立判别
函
关于工期滞后的函关于工程严重滞后的函关于工程进度滞后的回复函关于征求同志党风廉政意见的函关于征求廉洁自律情况的复函
数
（2）某客户的如上情况资料为（53,1,9,18,50,11.20,2.02,3.58）,对其进行信用好坏的判断。
目前信用好坏
客服序号
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
已履行还贷责任
1
23
1
7
2
31
6.60
0.34
1.71
2
34
1
17
3
59
8.80
1.81
2.91
3
42
2
7
23
41
4.60
0.94
0.94
4
39
1
19
5
48
13.10
1.93
4.36
5
35
1
9
1
34
5.00
0.40
1.30
未履行坏带责任
6
37
1
1
3
24
15.10
1.80
1.82
7
29
1
13
1
42
7.40
1.46
1.65
8
32
2
11
6
75
23.30
7.76
9.72
9
28
2
2
3
23
6.40
0.19
1.29
10
26
1
4
3
27
10.50
2.47
0.36
讲信用好坏分为两类G1，G2
马氏距离判别法
G1=[23,1,7,2,31,6.6,0.34,1.71;34,1,17,3,59,8,1.81,2.91;42,2,7,23,41,4.6,0.94,0.94;39,1,19,5,48,13.1,1.93,4.36;35,1,9,1,34,5,0.4,1.3];
G2=[37,1,1,3,24,15.1,1.8,1.82;29,1,13,1,42,7.4,1.46,1.65;32,2,11,6,75,23.3,7.76,9.72;28,2,2,3,23,6.4,0.19,1.29;26,1,4,3,27,10.5,2.47,0.36];
u1=mean(G1)
u2=mean(G2)
v1=cov(G1)
v2=cov(G2)
n1=inv(cov(G1))%Warning: Matrix is close to singular 矩阵接近奇异
n2=inv(cov(G2))
v11=v1+0.2.*eye(8);
v22=v2+0.2.*eye(8);
n11=inv(cov(v11))
n22=inv(cov(v22))%Warning: Matrix is close to singular
X=[53,1,9,18,50,11.20,2.02,3.58];
d1=(X-u1)*inv(v11)*(X-u1)'
d2=(X-u2)*inv(v22)*(X-u2)'
d1 =235.8631
d2 =1.5335e+003
X属于G1 履行还贷责任 信用程度度好
Feisher判别
u1=mean(G1)
u2=mean(G2)
u=(5*u1+5*u2)/(5+5)%第一类样本为5，第二类样本数为5 求总体均值
B=(5*5*(u1-u)*(u2-u)')/(5+5)
E=cov(G1)+cov(G2)
a=inv(E)*B
[X,S]=eig(a)%X为特征向量，S对角线上为特征值
X=
S=
得最大特征值为 1.0e+003 *(-0.0001）为-0.1，最大特征向量为
y=[-0.0807,-0.0072,-0.2247,-0.0425,-0.9306,-0.2137,-0.1031,-0.1374];
% feisher判别函数
d11=Y*X'-Y*u1'
d12=y*X'-y*u2'
d21=sqrt(dot(d11,d11))%求向量的模
d22=sqrt(dot(d12,d12))
d11 =
47.2452 47.3989 46.9636 47.2485 47.4224 48.1202 47.5237 47.8767
d12 =
42.7571 42.9108 42.4756 42.7604 42.9343 43.6321 43.0357 43.3886
d21 =134.2828
d22 = 121.5890
X属于G2，未履行还贷责任 信用程度度不好
马氏距离判别法
d1 =235.8631
d2 =1.5335e+003
X属于G1 履行还贷责任 信用程度度好
Feisher判别d21 =134.2828
d22 = 121.5890
X属于G2，未履行还贷责任 信用程度度不好
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