解释一下下述结果Call: lda(class ~ y1 + y2 + y3 + y4) Prior probabilities of groups: 1 2 0.4871795 0.5128205 Group means: y1 y2 y3 y4 1 194.4737 267.0526 137.3684 185.9474 2 179.5500 290.8000 157.2000 209.2500 Coefficients of linear discriminants: LD1 y1 -0.09327642 y2 0.03522706 y3 0.02875538 y4 0.03872998

这个结果是使用线性判别分析（LDA）模型对一个分类变量（class）和四个预测变量（y1，y2，y3，y4）进行分类后得到的。模型给出了两个组的先验概率和组均值。同时，模型给出了四个预测变量在第一个线性判别变量（LD1）中的系数。这些系数表示每个预测变量对于分类变量的影响程度。例如，y1的系数为-0.093，表示如果y1每增加一个单位，那么LD1值会减少0.093个单位。通过这些系数，我们可以理解哪些预测变量对于分类变量有更大或更小的影响。