多元统计分析及R语言建模-第6章判别分析

最新推荐文章于 2023-12-12 14:59:17 发布

可米_俊俊

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分类专栏： R语言

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本章介绍了R语言中进行判别分析的方法，包括线性判别分析（lda）、距离判别法和二次判别函数（qda）。通过示例展示了如何使用lda()和qda()函数进行建模，并探讨了Bayes判别法，利用prior参数调整先验概率。案例分析部分应用判别分析于企业财务状况的分类。

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# 第6章判别分析

# 线性判别分析函数lda()的用法
lda(formula, data, ...)
# formula为一个形如groups~x1+x2+...的公式框架， data为数据框

# 6.2线性判别分析
d6.1 = read.table("clipboard",header=T); attach(d6.1)
plot(x1,x2); text(x1,x2,G,adj=-0.5,col=2)

library(MASS)
(ld = lda(G~x1+x2))
Z = predict(ld); Z
newG = Z$class; newG
cbind(G,Z$x,newG)
(tab = table(G,newG))
sum(diag(prop.table(tab)))

# 6.3 距离判别法
d6.2 = read.table("clipboard",header=T); attach(d6.2); head(d6.2)
plot(Q,C); text(Q,C,G,adj=-0.8)
plot(Q,P); text(Q,P,G,adj=-0.8)
plot(C,P); text(C,P,G,adj=-0.8)

# 二次判别函数qda()的用法
qda(formula, data, ...)
# formula为一个形如groups~x1+x2+...的公式框架，data为数据框
d6.3 = read.table("clipboard",header=T); a