cat（"该客户属于信用好的一类","\n"）
else
cat（"该客户属于信用坏的一类","\n"）
}
运行结果及分析：
注：
由于在本题的情形下，距离判别与贝叶斯判别等价，故在此处仅选取距离判别进行编程。
距离判别的运行结果：
>x<-c（53,1,9,18,50,,,
>（x）
该客户属于信用好的一类
费希尔判别的运行结果：
>x<-c（53,1,9,18,50,,,
>（x）
该客户属于信用好的一类
从上面的运行结果可以看出该客户属于信用好的一类，即已履行还贷责任。
3、聚类分析
问题重述：
下表（数据见压缩包）是某年我国16个地区农民支出情况的抽样调查数据，每个地区调查了反映每人平均生活消费支出情况的六个经济指标。
试使用系统聚类法和K均值法对这些地区进行聚类分析，并对结果进行分析比较。
代码如下：
#系统聚类法
data<（"",header=T,sep=","）;#读取数据
Cludata<-data[,2:
7];
Dismatrix<-dist（Cludata,method="euclidean"）;#计算样本间的欧几里得距离
Clu1<-hclust（d=Dismatrix,method="single"）;#最短距离法
Clu2<-hclust（d=Dismatrix,method="complete"）;#最长距离法
Clu3<-hclust（d=Dismatrix,method="centroid"）;#重心法
Clu4<-hclust（d=Dismatrix,method=""）;#离差平方和法
###绘出四种方法情况下的谱系图和聚类情况
opar<-par（mfrow=c（2,2））;
plot（Clu1,labels=data[,1]）;re1<（Clu1,k=5,border="red"）;box（）;
plot（Clu2,labels=data[,1]）;re2<（Clu2,k=5,border="red"）;box（）;
plot（Clu3,labels=data[,1]）;re3<（Clu3,k=5,border="red"）;box（）;
plot（Clu4,labels=data[,1]）;re4<（Clu4,k=5,border="red"）;box（）;
par（opar）;
###绘出直观的分类情形
opar<-par（mfrow=c（2,2）,las=2）;
cut1<-cutree（Clu1,k=5）;
plot（cut1,pch=cut1,ylab="类别编号",xlab="省市",main="聚类的成员",axes=FALSE）;
axis（1,at=1:
16,labels=data[,1],=;
axis（2,at=1:
5,labels=1:
5,=;box（）;
cut2<-cutree（Clu2,k=5）;
plot（cut2,pch=cut2,ylab="类别编号",xlab="省市",main="聚类的成员",axes=FALSE）;
axis（1,at=1:
16,labels=data[,1],=;
axis（2,at=1:
5,labels=1:
5,=;box（）;
cut3<-cutree（Clu3,k=5）;
plot（cut3,pch=cut3,ylab="类别编号",xlab="省市",main="聚类的成员",axes=FALSE）;
axis（1,at=1:
16,labels=data[,1],=;
axis（2,at=1:
5,labels=1:
5,=;box（）;
cut4<-cutree（Clu4,k=5）;
plot（cut4,pch=cut4,ylab="类别编号",xlab="省市",main="聚类的成员",axes=FALSE）;
axis（1,at=1:
16,labels=data[,1],=;
axis（2,at=1:
5,labels=1:
5,=;box（）;
#K均值聚类法
data<（"",header=T,sep=","）;#读取数据
Cludata<-data[,2:
7];
Cluk<-kmeans（x=Cludata,centers=5,nstart=5）;#用K均值聚类分成五类
par（mfrow=c（2,1）,las=2）;
cluster<-Cluk$cluster;#保存聚类解
plot（cluster,pch=cluster,ylab="类别编号",xlab="省市",main="聚类的成员",axes=FALSE）;#绘制各省市聚类解得序列图
axis（1,at=1:
16,labels=data[,1],=;
axis（2,at=1:
5,labels=1:
5,=;
box（）;
legend（"topright",c（"第一类","第二类","第三类","第四类","第五类"）,pch=1:
5,cex=;
###绘制类中心变量取值折线图
plot（Cluk$centers[1,],ylim=c（0,82）,xlab="聚类变量",ylab="组均值（类中心）",main="各类聚类变量均值的变化折线图",axes=FALSE）;
axis（1,at=1:
6,labels=c（"食品","衣着","燃料","住房","交通和通讯","娱乐教育文化"）,=;
box（）;
lines（1:
6,Cluk$centers[1,],lty=2,col=2）;
lines（1:
6,Cluk$centers[2,],lty=2,col=2）;
lines（1:
6,Cluk$centers[3,],lty=3,col=3）;
lines（1:
6,Cluk$centers[4,],lty=4,col=4）;
lines（1:
6,Cluk$centers[5,],lty=5,col=5）;
legend（"topleft",c（"第一类","第二类","第三类","第四类","第五类"）,lty=1:
5,col=1:
5,cex=
运行结果及分析：
系统聚类法
首先输入数据，计算样本间的欧几里得距离，然后用最短距离法，最长距离法，重心法，离差平方和法进行聚类分析，绘出谱系图和直观分类图。
分类结果如下：
从结果可以看出
最短距离法分类的情况如下：
第一类：
上海
第二类：
北京
第三类：
浙江
第四类：
山东
第五类：
其余地区
最长距离法分类的情况如下：
第一类：
上海
第二类：
北京，浙江
第三类：
吉林，安徽，福建，江西
第四类：
辽宁，天津，江苏
第五类：
山西，河北，河南，山东，内蒙，黑龙江
重心法分类的情况如下：
第一类：
上海
第二类：
北京
第三类：
浙江
第四类：
山西，河北，河南
第五类：
其余地区
离差平方和法分类的情况：
第一类：
上海
第二类：
北京，浙江
第三类：
辽宁，天津，江苏
第四类：
吉林，安徽，福建，江西
第五类：
其余地区
K均值聚类法的结果如下，将结果分成三类
分类情况如下：
第一类：
北京，上海
第二类：
天津，辽宁，吉林，江苏，浙江，安徽，福建，江西
第三类：
河北，山西，内蒙，黑龙江，山东，河南
并且从第二张图可以看出三类地区的主要差别存在于食品和住房还有交通和通讯的方面，在其他方面则相差无几。
4、主成分分析
问题重述：
城市用水普及率X1，城市燃气普及率X2，每万人拥有公共交通车辆X3，人均城市道路面积X4，人均公园绿地面积X5，每万人拥有公共厕所X6等六个指标是衡量城市设施水平的主要指标，数据见压缩包，试用主成分分析法对各地区城市设施水平进行综合评价和排序。
代码如下：
data<（"",header=T,sep=","）;
cormatrix<-cor（data[,2:
7]）;
Result<-eigen（cormatrix）;#求相关系数矩阵的特征值和特征向量
plot（Result$values,type="b",ylab="特征值（主成分方差）",xlab="特征值编号（主成分编号）"）;#绘制各主成分的方差变化折线图
datamatrix<（data[,2:
7]）;
princomp<-datamatrix%*%Result$vectors;#计算主成分
sum<-sum（Result$values）;
values<（Result$values）;
contri<-values/sum;#方差贡献率
plot（contri,type="b",ylab="方差贡献率",xlab="主成分编号"）;
score<-princomp%*%contri;#计算综合得分
place<-data[,1];
consequence<（score,place）;
rank<-c（1:
31）;
final<-consequence[order（-consequence$score）,];#对结果进行排序
total<-cbind（final,rank）;
total
运行结果及分析：
>total
>total
scoreplacerank
15山东1
3天津2
10江苏3
11浙江4
13福建5
2河北6
19广东7
14江西8
9上海9
1北京10
31新疆11
30宁夏12
6辽宁13
22重庆14
12安徽15
20广西16
17湖北17
4山西18
27陕西19
18湖南20
29青海21
21海南22
23四川23
7吉林24
5内蒙古25
8黑龙江26
25云南27
28甘肃28
16河南29
26西藏30
24贵州31
上面的结果中，rank列为排名，从上到下按得分从大到小排序。
此结果可能会有些许疑问，那就是北京上海等强势地区为何排名却少许靠后。
从数据方面来看，我们可以看到例如X3每万人拥有公共交通车辆，X4人均城市道路面积，X5人均公园绿地面积，X6每万人拥有公共厕所的数量等这些涉及到人均或者人口数量的指标对于人口十分密集的地区来说得分应该不会太高，因为北京上海这种人口十分密集的地区虽然强势，但是排名却不是十分靠前。
5、因子分析
问题重述：
利用因子分析方法分析下列30个学生成绩的因子构成，并分析各个学生较适合学文科还是理科。
代码如下：
library（psych）;
data<（"",header=T,sep=","）;
correlations<-cor（data）;#计算相关系数矩阵
fa<-fa（correlations,nfactors=2,rotate="varimax",fm="pa",scores="regression"）;#设定因子数为2，采用正交旋转进行因子分析
###画出因子图形
（fa,labels=rownames（fa$loadings））;
（fa,simple=FALSE）;
data<（data）;
faFs<-data%*%fa$weight;#计算因子得分
outcome<-c（）;
for（iin1:
30）{
ifelse（（faFs[i,1]>faFs[i,2]）,outcome<-c（outcome,"文科"）,outcome<-c（outcome,"理科"））
};
outcome<（outcome）;#根据得分决定文理科
result<-cbind（data,outcome）;
运行结果及分析：
从图上我们看出数学物理化学在第二个因子上载荷较大，语文英语历史在第一个因子载荷上较大，因此我们也就可以将第一个因子和第二个因子理解成日常中的文科和理科
接下来根据每个学生的因子得分比较来分析该学生适合文科还是理科，结果如下：
>result
数学物理化学语文历史英语outcome
[1,]"65""61""72""84""81""79""文科"
[2,]"77""77""76""64""70""55""文科"
[3,]"67""63""49""65""67""57""文科"
[4,]"80""69""75""74""74""63""文科"
[5,]"74""70""80""84""81""74""文科"
[6,]"78""84""75""62""71""64""文科"
[7,]"66""71""67""52""65""57""文科"
[8,]"77""71""57""72""86""71""文科"
[9,]"83""100""79""41""67""50""理科"
[10,]"86""94""97""51""63""55""理科"
[11,]"74""80""88""64""73""66""文科"
[12,]"67""84""53""58""66""56""文科"
[13,]"81""62""69""56""66""52""理科"
[14,]"71""64""94""52""61""52""理科"
[15,]"78""96""81""80""89""76""文科"
[16,]"69""56""67""75""94""80""文科"
[17,]"77""90""80""68""66""60""文科"
[18,]"84""67""75""60""70""63""文科"
[19,]"62""67""83""71""85""77""文科"
[20,]"74""65""75""72""90""73""文科"
[21,]"91""74""97""62""71""66""理科"
[22,]"72""87""72""79""83""76""文科"
[23,]"82""70""83""68""77""85""文科"
[24,]"63""70""60""91""85""82""文科"
[25,]"74""79""95""59""74""59""理科"
[26,]"66""61""77""62""73""64""文科"
[27,]"90""82""98""47""71""60""理科"
[28,]"77""90""85""68""73""76""文科"
[29,]"91""82""84""54""62""60""理科"
[30,]"78""84""100""51""60""60""理科"
6相应分析
问题重述：
费希尔研究头发颜色与眼睛颜色的关系，抽查了5387人的资料如下表，试对其进行相应分析。
数据见压缩包。
代码如下：
library（ca）;
data<（"",header=T）;
data1<（data[,2:
6]）;
rownames（data1）<-data[,1];
ca<-ca（data1）;
plot（ca）;
运行结果及分析：
>ca
Principalinertias（eigenvalues）:
123
Value
Percentage%%%
Rows:
蓝色淡蓝浅蓝深蓝
Mass
ChiDist
Inertia
Dim.1
Dim.2
Columns:
金黄色红色褐色深红黑色
Mass
ChiDist
Inertia
Dim.1
Dim.2
从结果我们可以看出眼睛颜色与头发颜色这两个变量之间的关系为：
淡蓝色和蓝色的眼睛与金黄色的头发有较大关联；浅蓝色的眼睛和红色还有褐色的头发有较大的关联；深蓝色的眼睛与深绿还有黑色的头发有较大的关联。
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