R语言实现简单的距离判别
时间: 2023-07-10 12:25:56 浏览: 46
距离判别是一种常用的分类方法,可以使用R语言中的`class`包中的`lda()`函数实现。下面是一个简单的例子:
```R
# 加载class包
library(class)
# 创建一个数据集
x1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y1 <- c(1, 2, 1, 2, 1)
x2 <- c(10, 11, 12, 13, 14)
y2 <- c(10, 9, 10, 9, 10)
data <- rbind(cbind(x1, y1), cbind(x2, y2))
group <- c(rep("A", 5), rep("B", 5))
# 训练模型
model <- lda(data, group)
# 预测新数据
newdata <- cbind(c(3, 5, 11, 13), c(1, 1, 9, 10))
predict(model, newdata)
```
这个例子中,我们
相关问题
R语言实现简单距离判别函数
R语言中实现简单距离判别函数可以使用`knn`包中的`knn()`函数。该函数可以使用欧氏距离或曼哈顿距离进行分类。
下面是一个使用欧氏距离实现简单距离判别函数的示例代码:
```R
library(knn)
# 创建训练集和测试集
train <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 4, 5), x2 = c(1, 2, 3, 4, 5), class = c("A", "A", "B", "B", "B"))
test <- data.frame(x1 = c(6, 7), x2 = c(6, 7))
# 训练数据
model <- knn(train[, 1:2], test[, 1:2], train$class, k = 1, prob = TRUE, use.all = TRUE)
# 预测结果
prediction <- as.character(model$class)
# 输出预测结果
print(prediction)
```
在上面的代码中,我们首先导入`knn`包,然后创建一个训练集和一个测试集。训练集包含两个特征和一个分类变量,测试集包含两个特征。然后,我们使用`knn()`函数对测试集进行分类,其中`k`参数设置为1,表示使用最近邻分类。最后,我们将分类结果转换为字符型并输出。
编写一个用R语言实现的距离判别函数
下面是一个用R语言实现的简单距离判别函数的示例代码:
```R
# 定义简单距离判别函数
simple_distance <- function(train, test) {
# 计算欧氏距离
distance <- sqrt(rowSums((train[, 1:(ncol(train) - 1)] - test)^2))
# 返回最小距离对应的分类变量
train[which.min(distance), ncol(train)]
}
# 创建训练集和测试集
train <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 4, 5), x2 = c(1, 2, 3, 4, 5), class = c("A", "A", "B", "B", "B"))
test <- data.frame(x1 = c(6, 7), x2 = c(6, 7))
# 对测试集进行分类
prediction <- apply(test, 1, simple_distance, train = train)
# 输出预测结果
print(prediction)
```
在上面的代码中,我们定义了一个名为`simple_distance()`的函数,该函数接受两个参数:训练数据和测试数据。函数使用欧氏距离计算测试数据与每个训练数据之间的距离,并返回最小距离对应的分类变量。然后,我们创建一个训练集和一个测试集,并使用`apply()`函数在测试集上应用`simple_distance()`函数进行分类。最后,我们输出分类结果。
请注意,这个距离判别函数非常简单,仅供参考。在实际应用中,您可能需要使用更复杂的距离判别算法。