R语言应用实战-基于R语言的判别分析：fisher判别法，距离判别法以及Bayers判别法（附源代码）

最新推荐文章于 2023-10-30 17:02:34 发布
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分类专栏： R语言实战应用案例精讲 文章标签： R语言 数据分析 分类 回归 深度学习
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本文详细介绍了R语言中三种判别分析方法：Fisher线性判别法、距离判别法和Bayes判别法，并通过实例展示了如何使用相关函数进行数据分类，包括构建判别函数、预测新数据和计算判对率。通过混淆矩阵评估了分类效果，适合数据分析和机器学习初学者参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言

判别分析（Discriminat Analysis)是多变量统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析法。它所要解决的问题是在一些已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下确定新的样本属于已知类别的哪一类。判别分析在处理问题时，通常要给出一个衡量新样品与各已知类型接近程度的描述统计模型即判别函数，同时也指定一种判别规则，借以判定新的样本归属。

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判别分析的种类主要分为确定型判别：Fisher判别法（1）   线性型 （2）距离型（3）非线性型  还有一类是统计型判别࿱

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