R软件做判别分析Word格式文档下载.docx
《R软件做判别分析Word格式文档下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《R软件做判别分析Word格式文档下载.docx（11页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
nx<
-nrow（TstX）
blong<
-matrix（rep（0,nx）,nrow=1,byrow=TRUE,dimnames=list（"
blong"
1:
nx））
mu1<
-colMeans（TrnX1）;
mu2<
-colMeans（TrnX2）
if（var.equal==TRUE||var.equal==T）{
S<
-var（rbind（TrnX1,TrnX2））
w<
-mahalanobis（TstX,mu2,S）-mahalanobis（TstX,mu1,S）
}
else{
S1<
-var（TrnX1）;
S2<
-var（TrnX2）
-mahalanobis（TstX,mu2,S2）-mahalanobis（TstX,mu1,S1）
for（iin1:
nx）{
if（w[i]>
0）blong[i]<
-1
else
blong[i]<
-2
blong
}
例1:
数据
classX1<
-data.frame（
x1=c（6.60,6.60,6.10,6.10,8.40,7.2,8.40,7.50,
7.50,8.30,7.80,7.80）,
x2=c（39.00,39.00,47.00,47.00,32.00,6.0,113.00,52.00,
52.00,113.00,172.00,172.00）,
x3=c（1.00,1.00,1.00,1.00,2.00,1.0,3.50,1.00,
3.50,0.00,1.00,1.50）,
x4=c（6.00,6.00,6.00,6.00,7.50,7.0,6.00,6.00,
7.50,7.50,3.50,3.00）,
x5=c（6.00,12.00,6.00,12.00,19.00,28.0,18.00,12.00,
6.00,35.00,14.00,15.00）,
x6=c（0.12,0.12,0.08,0.08,0.35,0.3,0.15,0.16,
0.16,0.12,0.21,0.21）,
x7=c（20.00,20.00,12.00,12.00,75.00,30.0,75.00,40.00,
40.00,180.00,45.00,45.00）
）
classX2<
x1=c（8.40,8.40,8.40,6.3,7.00,7.00,7.00,8.30,8.30,7.2,7.2,7.2,5.50,8.40,8.40,7.50,7.50,8.30,8.30,8.30,8.30,7.80,7.80）,
x2=c（32.0,32.00,32.00,11.0,8.00,8.00,8.00,161.00,161.0,6.0,6.0,6.0,6.00,113.00,113.00,52.00,52.00,97.00,97.00,89.00,56.00,172.00,283.00）,
x3=c（1.00,2.00,2.50,4.5,4.50,6.00,1.50,1.50,0.50,3.5,1.0,1.0,2.50,3.50,3.50,1.00,1.00,0.00,2.50,0.00,1.50,1.00,1.00）,
x4=c（5.00,9.00,4.00,7.5,4.50,7.50,6.00,4.00,2.50,4.0,3.0,6.0,3.00,4.50,4.50,6.00,7.50,6.00,6.00,6.00,6.00,3.50,4.50）,
x5=c（4.00,10.00,10.00,3.0,9.00,4.00,1.00,4.00,1.00,12.0,3.0,5.0,7.00,6.00,8.00,6.00,8.00,5.00,5.00,10.00,13.00,6.00,6.00）,
x6=c（0.35,0.35,0.35,0.2,0.25,0.25,0.25,0.08,0.08,0.30,0.3,0.3,0.18,0.15,0.15,0.16,0.16,0.15,0.15,0.16,0.25,0.21,0.18）,
x7=c（75.00,75.00,75.00,15.0,30.00,30.00,30.00,70.00,70.00,30.0,30.0,30.0,18.00,75.00,75.00,40.00,40.00,180.00,180.00,180.00,180.00,45.00,45.00）
source（"
discriminiant.distance.R"
discriminiant.distance（classX1,classX2,var.equal=TRUE）
discriminiant.distance（classX1,classX2）
TrnX1<
X1=c（13.85,22.31,28.82,15.29,28.79）,
X2=c（2.79,4.67,4.63,3.54,4.90）,
X3=c（7.80,12.31,16.18,7.50,16.12）,
X4=c（49.60,47.80,62.15,43.20,58.10）
TrnX2<
X1=c（2.18,3.85,11.40,3.66,12.10）,
X2=c（1.06,0.80,0.00,2.42,0.00）,
X3=c（1.22,4.06,3.50,2.14,5.68）,
X4=c（20.60,47.10,0.00,15.10,0.00）
TrnX<
X1=c（8.85,28.60）,
X2=c（3.38,2.40）,
X3=c（5.17,1.20）,
X4=c（26.10,127.0）
discriminiant.distance（TrnX1,TrnX2）
（2）多样本
distinguish.distance<
-function（TrnX,TrnG,TstX=NULL,var.equal=FALSE）{
if（is.factor（TrnG）==FALSE）{
mx<
-nrow（TrnX）;
mg<
-nrow（TrnG）
TrnX<
-rbind（TrnX,TrnG）
TrnG<
-factor（rep（1:
2,c（mx,mg）））
-TrnX
elseif（is.matrix（TstX）!
if（is.matrix（TrnX）!
=TRUE）TrnX<
-as.matrix（TrnX）
-matrix（rep（0,nx）,nrow=1,
dimnames=list（"
g<
-length（levels（TrnG））
mu<
-matrix（0,nrow=g,ncol=ncol（TrnX））
g）
mu[i,]<
-colMeans（TrnX[TrnG==i,]）
D<
-matrix（0,nrow=g,ncol=nx）
D[i,]<
-mahalanobis（TstX,mu[i,],var（TrnX））
-mahalanobis（TstX,mu[i,],var（TrnX[TrnG==i,]））
for（jin1:
dmin<
-Inf
if（D[i,j]<
dmin）{
-D[i,j];
blong[j]<
-i
多总体距离判别:
（要求数据矩阵或数据框）
X<
-matrix（c（34.16,7.44,1.12,7.87,95.19,69.30,33.06,6.34,1.08,6.77,94.08,69.70,36.26,9.24,1.04,8.97,97.30,68.80,40.17,13.45,1.43,13.88,
101.2,66.2,50.06,23.03,2.83,23.74,112.52,63.3,33.24,6.24,1.18,22.9,160.01,65.4,32.22,4.22,1.06,20.7,124.7,68.7,41.15,10.08,2.32,32.84,
172.06,65.85,53.04,25.74,4.06,34.87,152.03,63.5,38.03,11.2,6.07,27.84,146.32,66.8,34.03,5.41,0.07,5.2,90.10,69.5,32.11,3.02,0.09,3.14,85.15,70.8,44.12,15.12,1.08,15.15,103.12,64.8,54.17,25.03,2.11,25.15,110.14,63.7,28.07,2.01,0.07,3.02,81.22,68.3）,nrow=15,ncol=6,byrow=TRUE）
G<
-gl（3,5）
Y<
-matrix（c（50.22,6.66,1.08,22.54,170.6,65.2,34.64,7.33,1.11,7.78,95.16,69.3,33.42,6.22,1.12,22.95,160.31,68.3,44.02,15.36,1.07,16.45,105.3,64.2）,nrow=4,ncol=6,byrow=TRUE）
distinguish.distance（X,G,Y,var.equal=TRUE）
Bayes判别:
discriminiant.bayes<
-function
（TrnX1,TrnX2,rate=1,TstX=NULL,var.equal=FALSE）{
if（is.null（TstX）==TRUE）TstX<
-rbind（TrnX1,TrnX2）
if（is.matrix（TrnX1）!
if（is.matrix（TrnX2）!
-matrix（rep（0,nx）,nrow=1,byrow=TRUE,
-var（rbind（TrnX1,TrnX2））;
beta<
-2*log（rate）
-var（TrnX1）;
beta<
-2*log（rate）+log（det（S1）/det（S2））
-mahalanobis（TstX,mu2,S2）-mahalanobis（TstX,mu1,S2）
beta）
例2:
两样本
-matrix（
c（24.8,24.1,26.6,23.5,25.5,27.4,
-2.0,-2.4,-3.0,-1.9,-2.1,-3.1）,
ncol=2）
c（22.1,21.6,22.0,22.8,22.7,21.5,22.1,21.4,
-0.7,-1.4,-0.8,-1.6,-1.5,-1.0,-1.2,-1.3）,
discriminiant.bayes.R"
discriminiant.bayes（TrnX1,TrnX2,rate=8/6,var.equal=TRUE）
distinguish.bayes<
-function（TrnX,TrnG,p=rep（1,length（levels（TrnG）））,TstX=NULL,var.equal=FALSE）{
if（is.matrix（TrnX）!
-matrix（0,nrow=g,ncol=nx）
g）{
d2<
-d2-2*log（p[i]）
-var（TrnX[TrnG==i,]）
-mahalanobis（TstX,mu[i,],S）
-d2-2*log（p[i]）-log（det（S））
distinguish.bayes（X,G,p=rep（1,length（levels（G）））,Y,var.equal=TRUE）
（3）Fisher判别
discriminiant.fisher<
-function（TrnX1,TrnX2,TstX=NULL）{
n1<
-nrow（TrnX1）;
n2<
-nrow（TrnX2）
-（n1-1）*var（TrnX1）+（n2-1）*var（TrnX2）
-n1/（n1+n2）*mu1+n2/（n1+n2）*mu2
-（TstX-rep（1,nx）%o%mu）%*%solve（S,mu2-mu1）;
if（w[i]<
=0）
多总体Fisher判别:
（要求数据框）
library（MASS）
-data.frame（X,Sp=rep（c（"
1"
"
2"
3"
）,rep（5,3）））
Train<
-data.frame（matrix（c（50.22,6.66,1.08,22.54,170.6,65.2,34.64,7.33,1.11,7.78,95.16,69.3,33.42,6.22,1.12,22.95,160.31,68.3,44.02,
升级会员 