判别分析是一种统计分析方法，用于确定一组变量对于区分不同组别的样本的重要性。它可以在分类问题中发挥重要作用，帮助我们理解不同变量对于分类的贡献程度，并做出更准确的预测。
在R语言中，可以使用`discrim`包来进行判别分析。首先，我们需要加载该包并导入我们的数据。
```R
library(discrim)
data(iris)
```
接下来，我们需要将数据分为训练集和测试集。训练集用于
原创
2024-01-15 05:05:41
105阅读
# R语言中的判别分析
判别分析是一种用于分类的统计方法，广泛应用于经济学、生物学、社会科学等领域。它的目的是通过已有的类别数据，构建模型来对新样本进行分类。在R语言中，判别分析的实现相对简单。本文将引导一位刚入行的小白如何使用R语言进行判别分析，通过一个简单的步骤流程和实例代码进行详细讲解。
## 流程概述
在进行判别分析时，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 说明
本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程，在此对李东风先生的无私分享表示感谢。
调入需要的扩展包:
library(leaps) # 全子集回归library(ISLR) # 参考书对应的包library(glmnet) # 岭回归和lassolibrary(tree) # 树回归library(randomForest) # 随机森林和装袋法library(MASS)l
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2024-01-13 07:41:45
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# R语言逐步判别分析
## 简介
逐步判别分析（Stepwise Discriminant Analysis）是一种常用的有监督学习方法，它用于将数据集分为预定义的类别。该方法基于统计模型，通过选择合适的特征变量来最大化类别之间的差异，从而实现分类的目的。
在R语言中，我们可以使用`MASS`包中的`lda()`函数来进行逐步判别分析。本文将介绍逐步判别分析的基本概念、流程、代码示例以及结
原创
2023-10-20 15:09:22
658阅读
# R语言中的Fisher判别分析
## 引言
在机器学习和统计学中，判别分析是一种用于分类的技术。Fisher判别分析（也称为Fisher线性判别分析）是一种经典的监督学习方法，尤其适用于二分类问题。本文将探讨Fisher判别分析的基本原理、R语言中的实现方式，并给出相应的示例代码，帮助读者更好地理解这一分析方法。
## Fisher判别分析的基本原理
Fisher判别分析的核心思想是通
一、背景介绍为什么我们最好和最有经验的员工过早离职？数据来自Kaggle中的，想并尝试预测下一个什么样的有价值的员工将离开。通过分析数据，了解影响员工辞职的因素有哪些，以及最主要的原因，预测哪些优秀员工会离职。变量说明：<textarea readonly="readonly" name="code" class="python">
################### ======
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2024-07-07 05:21:19
38阅读
# R语言判别分析总结
## 简介
在统计学中，判别分析是一种用于将观测对象分配到预先定义的类别中的方法。它可以通过对已知类别的训练数据进行学习，来预测新的观测对象的类别。在R语言中，我们可以使用一些包来进行判别分析，例如`MASS`包。
本文将介绍R语言中判别分析的实现步骤，并提供相应的代码示例和注释。
## 判别分析步骤
判别分析的实现主要包括以下几个步骤：
1. 数据准备：准备用于
原创
2023-08-24 19:08:50
152阅读
# Fisher判别分析在R语言中的实现
## 1. 导言
Fisher判别分析是一种经典的线性判别方法，用于在给定输入数据的情况下，将其划分到不同类别中。本文将介绍如何在R语言中实现Fisher判别分析，并逐步指导刚入行的小白完成该任务。
## 2. Fisher判别分析的流程
下面是Fisher判别分析的一般流程，我们可以用一个表格来展示具体的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-09-11 06:25:41
620阅读
一、背景 判别分析是在已知样品分类的前提下，将给定新样品按照某种分类判入某类的分析方法。距离判别其中是x，y随机向量的协方差矩阵。马氏距离的作用在于消除了变量单位不一致的影响更加合理。当两个总体的协方差不同时应使用二次判别。FISHER判别将高维的点投影到一条直线y上，使G1和G2中的点在y上的投影靠近而彼此之间分
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2023-09-29 11:48:37
98阅读
#判别分析 用以判别个体所属群体的一种统计方法 判别分析重点是两类群体的判别方法
#主要判别分析方法 有距离判别 贝叶斯判别 费歇判别法
1、关键点：
#贝叶斯判别 贝叶斯判别式假定对研究对象已有一定的认识 这种认识常用先验概率来描述
#当取得样本后 就可以用样本来修正已经有的先验概率分布 得出后验概率分布
#然后通过后验概率分布 进行各种统计推断
#实际上就是使平均误判损失（误判概率与误判损
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2023-12-26 14:43:09
294阅读
最近做了点机器学习的东西，老师让用比较贝叶斯分离器，那就从最简单也是比较经典的朴素贝叶斯开始吧。在R语言中是e1071包中的一个函数naiveBayes实现了朴素贝叶斯 这个函数有几个参数 慢慢解释首先这个包的描述是：利用Bayes定理，计算出一个分类类变量的条件后验概率。这里是朴素贝叶斯所以也就假定每条数据的特征值的属性是独立无关的，不过有些论文也指出弱相关的时候也可以很好的分类不影响naive
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2023-08-25 16:40:14
207阅读
## R语言距离判别分析实例
### 简介
距离判别分析（Distance Discriminant Analysis）是一种多类别的分类方法，它基于样本之间的距离来判别类别。在R语言中，我们可以使用`class`包来实现距离判别分析。
### 流程
下面是实现距离判别分析的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的包和数据 |
| 2 | 数
原创
2023-08-03 07:51:06
316阅读
# R语言 判别分析数据集
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用R语言实现判别分析数据集的过程。
## 流程
下面是实现判别分析数据集的流程，以表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载数据集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 拆分数据集 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 预测数据 |
| 6 | 评估模型 |
接下
原创
2023-07-27 02:20:57
54阅读
判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。常见的判别分析方法有距离判别法、贝叶斯判别法和Fis...
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2022-08-12 10:28:36
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本文介绍了分类模型中两种经典的分类思想，Fisher线性判别：将数据从原始空间映射到一维，使得类内紧致、类间分离（采用一维距离度量）；线性感知机：在数据某一空间下寻找一个超平面将数据分离开（距离度量采用点到超平面的距离），二者分别对应后文的神经网络和支持向量机模型。作者 | 文杰编辑 | yuquanleFisher线性判别与线性感知机Fisher线性判别和线性感知机都是针对分类任务，尤其是二
某企生产的产品，其造型、性能和价位及所属级别数据如下表所示：某企业产品的造型、性能、价位、级别等指标 题目来自《多元统计分析-基于R》课后习题 下面分别用Fisher判别法和Bayes判别法进行判别分析。 &n
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2023-08-21 08:52:03
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# 用R语言分析距离判别分析的完整指南
距离判别分析是用于分类的统计技术，通过测定不同类别之间的距离来帮助我们进行数据分类。本文将为刚入行的小白提供一份简单的教程，教你如何用R语言进行距离判别分析。
## 整体流程
在进行距离判别分析时，我们通常需要遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------
判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描...
原创
2021-05-12 14:23:02
3877阅读
判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描...
原创
2021-05-12 14:14:10
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最近经历了很多事情，一言难尽。终究还是要回来更新博客的。新的一年先把旧的问题解决了再来开始新篇章。在年前有两位小伙伴指出了我在判别分析一章中的一些问题。主要针对这篇做些拓展和讨论。应用统计学与R语言实现学习笔记（十一）——判别分析1 两位细心的读者这里要感谢两位非常细心的读者，第一位是Accelerator。第二位是位来自UESTC的大三本科小鲜肉。这两位细心的读者对博客中的一些公式提出了一些
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2024-04-18 15:06:45
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