R语言计算坐标的距离矩阵 r语言距离判别法代码

一、实验内容

思想：在一些已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下，确定新的样本属于已知类别中的哪一类。

二、实验要求

1、以舒张期血压和血浆胆固醇含量预测被检查者是否患冠心病。测得15名冠心病患者和16名健康人的舒张压X1（mmHg）及血浆胆固醇含量X2（mg/dL），结果见下表。

(1)对每一组数据用不同的符号做两变量的散点图，观察它们在平面上的散布情况，并判断对该组数据做判别分析是否合适；

(2)分别建立距离判别（等方差和不等方差）、Fisher判别和Bayes判别分析模型，计算各自的判别符合率，以此确定哪种判别方法最恰当；

(3提交报告三、实验工具

R软件

解答

1、判别是否适合做判别分析？

先把表格里面的数据存放到txt中，方便后续实验操作

• 读取数据

data=read.table("C://Users//Administrator//Desktop//r.txt",header=F)//读取数据
attach(data)   //固定数据
data        //显示数据

• 绘制散点图

plot(V2,V3)   //绘制散点图

• 标记散点图标示点的属性

test(V2,V3,V4,adj=-0.5)

• 分析散点图有上面的图我们可以发现标志‘1’（这里是冠心A组）数据大多都处于图像的右上方，而发现标志‘2’（这里是冠心B组）数据大多都处于图像的左下方，我们大概可以画一个分割线，如下图所示，所以适合做辨别分析



• 2、建立距离判别、Fisher判别和Bayes判别分析模型？
• 创建距离判别，并求判别符合率



• 所以距离判别的符合度约为0.83
• 创建Fisher判别，并求判别符合率



• 所以Fisher判别的符合度约为0.76
• 创建Bayes判别，并求判别符合率



• 所以Bayes判别的符合度约为0.76
  比较三种判别可知距离判别方法为最佳的判别方法！！
  今天是10.24号，写此博客其实只是为了得勋章。哈哈哈哈，祝大家节日快乐呀！加油加油！！！
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