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判别分析的程序说明
距离判别:
【1】#################### 两个训练样本总体的判别分析 #################################
## ###### TrnX1--训练样本1,TrnX2--训练样本2,TstX---待判样本, #############
######## var.equal=FALSE为方差不相等,TRUE 为相等 #############
######## 输出待判样本属于训练样本1或2 ############
######################################################################################
#先做一个方差相等T or F
discriminiant.distance=function(TrnX1, TrnX2, TstX=NULL, var.equal=FALSE)
{
if (is.null(TstX)==TRUE) TstX=rbind(TrnX1,TrnX2) ## 待判样本为空,则进行回判
if (is.vector(TstX)==TRUE) TstX=t(as.matrix(TstX)) ## 待判样本按行排列
else if (is.matrix(TstX)!=TRUE) TstX=as.matrix(TstX)
if (is.matrix(TrnX1)!=TRUE) TrnX1=as.matrix(TrnX1)
if (is.matrix(TrnX2)!=TRUE) TrnX2=as.matrix(TrnX2)
nx=nrow(TstX) ## 待判样本个数
blong=matrix(rep(0, nx), nrow=1, byrow=TRUE, dimnames=list(blong, 1:nx))
## 判别结果显示矩阵
mu1=colMeans(TrnX1); mu2=colMeans(TrnX2) ## 两总体样本均值
if (var.equal==TRUE)
{
S=var(rbind(TrnX1,TrnX2))
w=mahalanobis(TstX, mu2, S)-mahalanobis(TstX, mu1, S)
}
else
{
S1=var(TrnX1); S2=var(TrnX2)
w=mahalanobis(TstX, mu2, S2)-mahalanobis(TstX, mu1, S1)
}
for (i in 1:nx)
{
if (w[i]0)
blong[i]=1
else
blong[i]=2
}
return(blong)
}
【2】############# 多总体的判别分析 #########################
## TrnX--训练样本
## TrnG--训练样本 分类因子
## TstX---待判样本
###同理,也先做一个协方差阵T F
#################################################################################
distinguish.distance=function(TrnX, TrnG, TstX=NULL, var.equal=FALSE)
{
if (is.null(TstX)==TRUE) TstX=TrnX
if (is.vector(TstX)==TRUE) TstX=t(as.matrix(TstX))
else if (is.matrix(TstX)!=TRUE) TstX=as.matrix(TstX)
if (is.matrix(TrnX)!=TRUE) T
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