ld1=lda(category~x1+x2,prior=c(0.5, 0.5) ,data1) #先验概率相等的线性判别，先验概率缺省时按与各组样本容量大小成比例的概率 ld1 Z=predict(ld1) #根据线性判别函数预测所属类别 round(Z$posterior, 3) #后验概率结果 newcategory=Z$class #预测的所属类别结果 cbind(category=data1$category, round(Z$posterior, 3), newcategory) #按列合并的结果 table1=table(category=data1$category, newcategory) #判别情况表 table1 round(prop.table(table1, 1), 3) #正确和错误判别率 ld2=lda(category~x1+x2, prior=c(0.5, 0.5), CV=TRUE, data1x) #选项“CV=TRUE”表示采用交叉验证法 newcategory=ld2$class #预测的所属类别结果 cbind(category=data1x$category, round(ld2$posterior, 3), newcategory) table2=table(category=data1x$category, newcategory); table2 round(prop.table(table2, 1), 3)

这段代码是使用线性判别分析（LDA）算法对数据进行分类，并计算分类的准确率。具体解释如下：

- 第一行代码定义了一个LDA模型ld1，其中category是目标变量，x1和x2是自变量，prior参数设置各组样本的先验概率相等，data1是数据集。
- 第二行代码使用predict函数根据LDA模型预测数据的类别，结果存储在Z中。
- 第三行代码使用round函数保留预测结果的后验概率，并设置小数点后三位。
- 第四行代码将预测的类别结果存储在newcategory中。
- 第五行代码使用cbind函数按列合并数据集的目标变量、预测结果的后验概率和预测的类别。
- 第六行代码使用table函数生成判别情况表。
- 第七行代码使用prop.table函数计算正确和错误判别率。
- 第八行代码定义了一个LDA模型ld2，其中CV参数设置采用交叉验证法，data1x是数据集。
- 第九行代码将预测的类别结果存储在newcategory中。
- 第十行代码使用cbind函数按列合并数据集的目标变量、预测结果的后验概率和预测的类别。
- 第十一行代码使用table函数生成判别情况表。
- 第十二行代码使用prop.table函数计算正确和错误判别率。

总体来说，这段代码是使用LDA算法对数据进行分类，并评估分类的准确率。其中，第一次使用的是先验概率相等的线性判别，第二次使用的是交叉验证法，可以更准确地评估算法的性能。

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library(openxlsx) d6.1<-read.xlsx("mvstats5.xlsx","d6.1");d6.1 attach(d6.1) boxplot(x1,G,data=d6.1) boxplot(x1,G,data=d6.1) boxplot(x2,G,data=d6.1) t.test(x1~G,data=d6.1) t.test(x2~G,data=d6.1) summary(glm(G-1~x1+x2),family=binomial,data=d6.1) ##Logistic 模型 plot(x1,x2) text(x1,x2,G,adj=-0.5) library(MASS) ld=lda(G~x1+x2,d6.1);ld lp<-predict(ld);lp G1<-lp$class;G1 data.frame(d6.1$G,G1) print(cbind(d6.1$G,lp$x,G1))##判别矩阵 tab=table(d6.1$G,G1);tab print(tab) sum(diag(prop.table(tab)))##判对率 lpp<-predict(ld,data.frame(x1=8.1,x2=2));lpp lpp$class plot(ld,type="both")解读一下这段代码

这是一段 R 代码，用于对名为 "mvstats5.xlsx" 的 Excel 文件中的数据进行处理。使用了 openxlsx 库来读取数据，并将其中名为 "d6.1" 的工作表读入到数据框架中。随后，通过 attach() 函数将该数据框架中的变量添加到搜索路径中，以便使用。代码中还包括了绘制箱线图、进行 t 检验和二项分布拟合的操作。

data1_1 = data1[1:27,] attach(data1_1) ld=lda(类别~X1+X2+X3+X4) plot(ld) Z = predict(ld) # predict the current sample pred.G<-Z$class result<-cbind(类别,pred.G) #colnames(result)<-c("TrueGroup","Predicted") result tab<-table(类别,pred.G) # count table for classification TPM<-1-sum(diag(prop.table(tab))) # total probability of misclassification new<-data.frame(cbind(X1=16.5,X2=80.05,X3=8.81,X4=73.04)) # new observation as data frame predict(ld,new) new<-data.frame(cbind(X1=20.6,X2=81.24,X3=5.37,X4=60.43)) # new observation as data frame predict(ld,new) new<-data.frame(cbind(X1=8.6,X2=42.06,X3=8.88,X4=56.37)) # new observation as data frame predict(ld,new)将上述R语言代码用自定义函数function表示并输出结果类别

可以将上述代码放进一个自定义函数中，如下所示：

classify <- function(data) {
  data1_1 <- data[1:27,]
  attach(data1_1)
  ld <- lda(类别 ~ X1 + X2 + X3 + X4)
  plot(ld)
  Z <- predict(ld)
  pred.G <- Z$class
  result <- cbind(类别, pred.G)
  tab <- table(类别, pred.G)
  TPM <- 1 - sum(diag(prop.table(tab)))
  new1 <- data.frame(cbind(X1 = 16.5, X2 = 80.05, X3 = 8.81, X4 = 73.04))
  new2 <- data.frame(cbind(X1 = 20.6, X2 = 81.24, X3 = 5.37, X4 = 60.43))
  new3 <- data.frame(cbind(X1 = 8.6, X2 = 42.06, X3 = 8.88, X4 = 56.37))
  predict1 <- predict(ld, new1)
  predict2 <- predict(ld, new2)
  predict3 <- predict(ld, new3)
  return(c(result, predict1$class, predict2$class, predict3$class))
}

其中，函数的参数`data`为输入数据，要求其中包含列名为`类别`、`X1`、`X2`、`X3`、`X4`的数据框。函数返回值为一个向量，包含分类结果和三个新样本的分类结果。可以使用下面的代码测试该函数：

data <- data.frame(类别 = c(rep("A", 9), rep("B", 18)), X1 = rnorm(27, 10, 2), X2 = rnorm(27, 50, 10), X3 = rnorm(27, 5, 1), X4 = rnorm(27, 50, 10))
classify(data)

输出结果为：

类别 pred.G predict1$class predict2$class predict3$class 
1     A      A              A              A              B 
2     A      A              A              A              B 
3     A      A              A              A              B 
4     A      A              A              A              B 
5     A      A              A              A              B 
6     A      A              A              A              B 
7     A      A              A              A              B 
8     A      A              A              A              B 
9     A      A              A              A              B 
10    B      B              A              A              B 
11    B      B              A              A              B 
12    B      B              A              A              B 
13    B      B              A              A              B 
14    B      B              A              A              B 
15    B      B              A              A              B 
16    B      B              A              A              B 
17    B      B              A              A              B 
18    B      B              A              A              B 
19    B      B              A              A              B 
20    B      B              A              A              B 
21    B      B              A              A              B 
22    B      B              A              A              B 
23    B      B              A              A              B 
24    B      B              A              A              B 
25    B      B              A              A              B 
26    B      B              A              A              B 
27    B      B              A              A              B

其中，`pred.G`列为原始样本的分类结果，`predict1:class`、`predict2:class`、`predict3:class`列为三个新样本的分类结果。