R语言线性判别分析代码

R语言中可以使用`lda()`函数进行线性判别分析（Linear Discriminant Analysis简称LDA）。下面是一个简单的示例代码：

R
# 导入LDA包
library(MASS)

# 创建一个数据集
x1 <- matrix(rnorm(100), ncol = 2)
x2 <- rbind(x1, x2)
y <- c(rep(0, 100), rep(1, 100))

# 进行线性判别分析
lda_model <- lda(x, y)

# 打印结果
print(lda_model)

# 预测新样本
new_data <- matrix(rnorm(10), ncol = 2)
predict(lda_model, newdata = new_data)

上述代码中，首先导入了`MASS`包，该包提供了LDA函数。然后创建了一个简单的数据集，其中`x1`和`x2`分别表示两个类别的样本数据，`x`是将两个类别的数据合并在一起，`y`是对应的类别标签。接着使用`lda()`函数进行线性判别分析，将数据集和类别标签作为参数传入。最后打印了LDA模型的结果，并使用`predict()`函数对新样本进行预测。