R语言与概率统计(四) 判别分析(分类)

Fisher就是找一个线L使得组内方差小，组间距离大。即找一个直线使得d最大。

####################################1、判别分析，线性判别：2、分层抽样#install.packages('MASS')
library(MASS)
#install.packages('sampling')
library(sampling)#抽样时使用
?iris#了解该数据集
#把iris重新赋值，并加入分类标记和行号标记
i<-iris#为了书写方便
i$lv<-as.numeric(i$Species)#把最后一列变成数值型变量
i$lv<-as.factor(i$lv) #转成因子
i$id<-c(1:150)#添加变量id
#进行分层抽样，每个类别随机抽出10个作为预测集，剩下的作为训练集
i.s<-strata(data=i,stratanames="lv",size=c(10,10,10),method="srswor",description=F)
i.train<-i[!(i$id %in% i.s$ID_unit),]#%in%在此处表示i与i.s中标号相同的点。1 %in% 1
i.predict<-i[(i$id %in% i.s$ID_unit),]
#拟合线性判别lda
fit<-lda(lv~.-id-Species,data=i.train)
#预测训练集和预测集
Y<-predict(fit,i.train)
YN<-predict(fit,i.predict)
#查看拟合情况
table(Y$class,i.train$lv)
table(YN$class,i.predict$lv)
#非线性规划
fit2<-qda(lv~.-id-Species,data=i.train)

转载于:https://www.cnblogs.com/caiyishuai/p/11167910.html

R语言与概率统计(四) 判别分析(分类)相关推荐

R语言与概率统计(六) 主成分分析因子分析
超高维度分析,N*P的矩阵,N为样本个数,P为指标,N<<P PCA:抓住对y对重要的影响因素主要有三种:PCA,因子分析,回归方程+惩罚函数(如LASSO) 为了降维,用更少的变量解决 ...
R语言与概率统计(三) 多元统计分析（中）
模型修正 #但是,回归分析通常很难一步到位,需要不断修正模型 ###############################6.9通过牙膏销量模型学习模型修正 toothpaste<-data. ...
R语言与机器学习学习笔记（分类算法）
转载自:http://www.itongji.cn/article/0P534092014.html 人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经 ...
R语言的各种统计分布函数
转载自品略图书馆 http://www.pinlue.com/article/2018/09/1613/487222559948.html R语言的各种统计分布函数 1.二项分布Binomial di ...
R语言基础之第六部分分类（史上最全含ddply、aggregate、split、by）
R语言基础之第六部分分类(史上最全含ddply.aggregate.split.by) 数据: 某市2014年-2018年空气质量指数日数据,需要按年分类计算每年 warm值为1和 0的均值. 数据 ...
基于R语言逆概率加权(IPTW)并行生存曲线分析
逆概率加权法最早由 Horvitz和Thompson提出,即对每个可观测的yi的概率取倒数,作为被观测的 yi 的权重,修正由缺失数据或有偏抽样带来的估计偏差.IPTW 是减少多组观察性数据间混杂偏倚 ...
R语言使用coin包应用于分类变量独立性问题的置换检验(permutation tests)、使用普通卡方检验chisq.test函数和置换近似卡方检验chisq.test函数、检验分类变量的独立性
R语言使用coin包应用于分类变量独立性问题的置换检验(permutation tests).使用普通卡方检验chisq.test函数和置换近似卡方检验chisq.test函数.检验分类变量的独立性( ...
R语言使用table函数计算单分类变量的频率表（frequency table）、使用prop.table函数将table函数计算获得的频率表转化为比率表、返回单分类变量每一个类别的比率、或者百分比
R语言使用table函数计算单分类变量的频率表(frequency table).使用prop.table函数将table函数计算获得的频率表转化为比率表.返回单分类变量每一个类别的比率.或者百分比. ...
R语言构建随机森林模型randomForest分类模型并评估模型在测试集和训练集上的效果（accuray、F1、偏差Deviance）：随机森林在Bagging算法的基础上加入了列采样（分枝特征随机）
R语言构建随机森林模型randomForest分类模型并评估模型在测试集和训练集上的效果(accuray.F1.偏差Deviance):随机森林在Bagging算法的基础上加入了列采样(分枝特征随机) ...

R语言与概率统计(四) 判别分析(分类)

R语言与概率统计(四) 判别分析(分类)相关推荐

最新文章

热门文章