*第6章判别分析及R使用

第1章多元统计分析概述
第2章多元数据的数学表达
第3章多元数据的直观表示
第4章多元相关与回归分析
第5章广义与一般线性模型
第6章判别分析及R使用

6.1 线性判别分析
6.2 Fisher判别分析
6.3 距离判别分析
6.4 Bayes判别

第7章聚类分析及R使用
第8章主成分分析及R使用
第9章因子分析及R使用
第10章对应分析及R使用
第11章典型相关分析及R使用
第12章多维标度法及R 使用
第13章综合评价方法及R使用

6.2线性判别分析：fisher判别分析和距离判别法

这里不是连续的，如果是连续的，就像前章那就构建的是线性回归函数。这里构建的是线性判别函数。

Fisher提出来的，基于前面的t检验和方差分析的
思想来求解线性判别函数的

这里用t检验来看两个量之间的关系，通过看p的值（p-value）是否小于0.05，小于等会说明差异性明显，否则反之。

library(openxlsx)
library(aplpack)
d6.1 = read.xlsx('msaD.xlsx','d6.1')boxplot(x1~G,d6.1)
boxplot(x2~G,d6.1)

library(openxlsx)
library(aplpack)
d6.1 = read.xlsx('msaD.xlsx','d6.1')
attach(d6.1)#绑定数据
# boxplot(x1~G,d6.1)
# boxplot(x2~G,d6.1)
plot(x1,x2)#散点图
text(x1,x2,G,adj = 0.5)#标识点所属类别G

library(openxlsx)
library(aplpack)
library(MASS)#默认就有，不用安装
d6.1 = read.xlsx('msaD.xlsx','d6.1')
attach(d6.1)#绑定数据
# boxplot(x1~G,d6.1)
# boxplot(x2~G,d6.1)
plot(x1,x2)#散点图
text(x1,x2,G,adj = 0.5)#标识点所属类别G
ld = lda(G~x1+x2)#lda判别分析，即Fisher判别分析
ld

这里的的值就是上面散点图里线的系数：
y = -0.1035305x1 + 0.2247957x2

lp = predict(ld)
G1 = lp$class
data.frame(G,G1)

6.3距离判别法

6.4 Bayes判别法

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