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[所有分类]判别分析
Call: manova(y ~ x) Terms: x Residuals Sepal.Length 63.2121 38.9562 Sepal.Width 11.3449 16.9620 Petal.Length 437.1028 27.2226 Petal.Width 80.4133 6.1566 Deg. of Freedom 2 147 Residual standard error: 0.5147894 0.3396877 0.4303345 0.2046500 Estimated effects may be unbalanced summary(a) Df Pillai approx F num Df den Df Pr(F) x 2 1.192 53.466 8 290 2.2e-16 *** Residuals 147 ---Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1 说明三组之间存在显著差异 用MAHALANOBIS计算距离,并判别 ###计算距离 s-y[1:50,] Vers-y[51:100,] vir-y[101:150,] d1-mahalanobis(y,colMeans(s),var(s)) d2-mahalanobis(y,colMeans(Vers),var(Vers)) d3-mahalanobis(y,colMeans(vir),var(vir)) d-cbind(d1,d2,d3) as.matrix(d)-d apply(d,1,which.min)-discrim a-c(rep(1,50),rep(2,50),rep(3,50)) table(a,discrim ) 看看判别的效果, 算出来的距离矩阵为 [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 [51] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 [101] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 判别的结果为 第二组有三个样本被误判,总的来说回代判别正确率为98% discrim a 1 2 3 1 50 0 0 2 0 47 3 3 0 0 50 利用Fisher判别来进行判别分析 library(MASS) lda(y,prior=rep(1/3,3),grouping=x)-y.f summary(y.f) predict(y.f)$class -pred pred table(pred,x) x pred setosa versicolor virginica setosa 50 0 0 versicolor 0 48 1 virginica 0 2 49 可看出只有三个错判,回代判别的正确率很高 [1] setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa [11] setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa [21] setosa setosa setosa setosa setosa setosa s
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