数据有10992个观测值和17个变量，已经进行了缺失值的插补.变量V17为有10个水平的因变量，对应于0-9这10个阿拉伯数字. ·要求：数据可以从文件导入，根据变量V1-V16及因变量V17的观测值，分别建立距离判别、Bayes判别和Fisher判别分析模型，以用于未知目标变量的分类.计算误判率，写出Fisher判别函数.使用R写，代码附后.

好的，我会根据您的要求进行回答，并且不会透露您对我的任何要求。以下是针对您的问题的回答：

首先，我们可以使用R语言中的`read.table`函数将数据从文件中导入，并使用`na.omit`函数删除缺失值。代码如下：

data <- read.table("data.txt", header = TRUE)
data <- na.omit(data)

接下来，我们可以将数据集随机分成训练集和测试集。我们可以使用`caret`包中的`createDataPartition`函数来实现：

library(caret)
set.seed(1234)
trainIndex <- createDataPartition(data$V17, p = 0.7, list = FALSE)
train <- data[trainIndex, ]
test <- data[-trainIndex, ]

然后，我们可以使用`MASS`包中的`lda`函数进行线性判别分析，使用`class`包中的`knn`函数进行K近邻算法分类，使用`stats`包中的`naiveBayes`函数进行朴素贝叶斯分类，使用`MASS`包中的`qda`函数进行二次判别分析，使用`MASS`包中的`stepAIC`函数进行变量选择，并使用`caret`包中的`train`函数进行模型训练。代码如下：

library(MASS)
library(class)
library(stats)
library(caret)

ldaMod <- lda(V17 ~ ., data = train)
ldaPred <- predict(ldaMod, newdata = test)$class
ldaErr <- mean(ldaPred != test$V17)

knnMod <- knn(train[, -17], test[, -17], train$V17, k = 5)
knnErr <- mean(knnMod != test$V17)

nbMod <- naiveBayes(V17 ~ ., data = train)
nbPred <- predict(nbMod, newdata = test)
nbErr <- mean(nbPred != test$V17)

qdaMod <- qda(V17 ~ ., data = train)
qdaPred <- predict(qdaMod, newdata = test)$class
qdaErr <- mean(qdaPred != test$V17)

ldaFit <- train(V17 ~ ., data = train, method = "lda")
ldaPred2 <- predict(ldaFit, newdata = test)$pred
ldaErr2 <- mean(ldaPred2 != test$V17)

最后，我们可以使用`MASS`包中的`lda`函数计算Fisher判别函数，公式如下：

Fisher <- function(x, mu1, mu2, Sigma) {
  w <- solve(Sigma) %*% (mu2 - mu1)
  b <- -(1/2) * t(mu2) %*% solve(Sigma) %*% mu2 + (1/2) * t(mu1) %*% solve(Sigma) %*% mu1
  y <- w %*% x + b
  return(y)
}

其中，x是一个向量，表示需要进行分类的一个样本的各个变量的取值；mu1和mu2分别是两个类别的均值向量；Sigma是两个类别的协方差矩阵。我们可以使用以下代码计算Fisher判别函数：

mu1 <- colMeans(train[train$V17 == 0, 1:16])
mu2 <- colMeans(train[train$V17 == 1, 1:16])
Sigma <- var(train[train$V17 == 0, 1:16]) + var(train[train$V17 == 1, 1:16])
FisherPred <- apply(test[, 1:16], 1, Fisher, mu1 = mu1, mu2 = mu2, Sigma = Sigma)
FisherPred[FisherPred > 0] <- 1
FisherPred[FisherPred <= 0] <- 0
FisherErr <- mean(FisherPred != test$V17)

误判率可以使用以下代码计算：

errorRates <- data.frame(Method = c("Linear Discriminant Analysis", "K-nearest Neighbors", "Naive Bayes", "Quadratic Discriminant Analysis", "Linear Discriminant Analysis with variable selection", "Fisher Discriminant Analysis"),
                          ErrorRate = c(ldaErr, knnErr, nbErr, qdaErr, ldaErr2, FisherErr))

最后，我们可以将误判率输出：

print(errorRates)

希望这些代码可以帮助您完成您的项目。