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'''判別分析'''（はんべつぶんせき、{{lang-en-short|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ことが明らかな場合、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、{{lang-en-short|discriminant function}}）を得るための手法。[[1936年]]に[[ロナルド・フィッシャー]]が発表した<ref name="cohen">Cohen et al. Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioural Sciences 3rd ed. (2003). Taylor & Francis Group.</ref>。
各グループは多変量[[正規分布]]（{{lang-en-short|multivariate normal distribution}}）していて、また、全てのグループが同じ[[共分散行列]]を持つ（[[等分散性]]）という仮定を置いた上で、[[マハラノビス距離|マハラノビス汎距離]]（{{lang-en-short|Mahalanobis' generalized distance}}）により判別する。等分散性が成立しないが線形判別関数を使いたい場合は線形[[サポートベクターマシン]]などで対応できる。
3つ以上のグループの判別は'''重判別分析'''（{{lang-en-short|multiple discriminant analysis}}）や正準判別分析と呼ばれる。
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