Canonical Discriminant Function Coefficients就是回归方程中X前面的系数。
Functions at Group Centroids就是Y的均值，一般以0为界限。假设有ABC三个组。第一个方程在此表中的三个数是负、正、正，就意味着你把X带入第一个方程，得到负值（即下文Y1）就说明这个个体属于A组，但得到正值你却不清楚他属于B还是C。这时候你就需要看第二个方程，表中数值可能是负、正、负，说明在Y1>0的情况下，Y2>0就应认为该个体属于B组，否则认为属于C组。
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做判别分析应该得到若干个回归方程。方程的个数是变量数（即下面说的X的个数）或目标组别数-1（在下面的例子中，这个值是2）这两者中最小的那个。判别分析其实和主成分分析是一家的，核心思想是降维。假如你只有X1和X2，二者相关极小，那么你得到第一个方程可能是X1前面的系数很大，X2前面的很小；第二个方程反之。这种情况下其实就相当于没有降维，因为每个方程只突出了一个变量的作用。
Canonical Discriminant Function Coefficients就是回归方程中X前面的系数。
Functions at Group Centroids就是Y的均值，一般以0为界限。假设有ABC三个组。第一个方程在此表中的三个数是负、正、正，就意味着你把X带入第一个方程，得到负值（即下文Y1）就说明这个个体属于A组，但得到正值你却不清楚他属于B还是C。这时候你就需要看第二个方程，表中数值可能是负、正、负，说明在Y1>0的情况下，Y2>0就应认为该个体属于B组，否则认为属于C组。