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。

相关问题

``` ld<- lda(type~npreg+glu+bp+skin+bmi+ped+age) ld ld$prior#查看先验概率 data("Pima.te") lp <- predict(ld,data=Pima.te)```解释代码

这段R语言代码是在执行线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）模型，目的是对变量 `type` 进行分类，其中 `type` 可能是目标变量，而其他的变量如 `npreg`, `glu`, `bp`, `skin`, `bmi`, `ped`, 和 `age` 是预测变量。LDA通常用于二分类或多分类问题，通过最大化类别之间的方差并最小化类内方差来找到最佳的维度投影。

首先，

这行创建了一个名为 `ld` 的LDA模型，公式 (`type ~ ...`) 表示我们想用这些特征(`npreg`, `glu`, 等)去预测类别 (`type`)。

然后，

这部分查看的是LDA模型中的先验概率，即每个类别在数据集中出现的概率。这是构建混合高斯分布时的一个重要参数。

最后，

加载了一个叫做 `Pima.te` 的数据集，这个数据集很可能就是之前提到的Pima Indians糖尿病患者的数据集，用于评估模型在新数据上的性能。

这行代码使用训练好的 `ld` 模型对 `Pima.te` 数据集进行预测，返回的是基于训练后的概率分布的预测结果 `lp`。这通常是预测每个样本属于各个类别的概率，并可用于后续的决策或分类。

r语言这句话什么意思 ld2 = lda(gpa_gmat$class~gpa_gmat$gpa+gpa_gmat$gmat,prior = c(3,6,1)/10);ld2

这段代码是在使用R语言中的LDA（Linear Discriminant Analysis）函数进行分类分析。具体来说，它将gpa_gmat数据集中的gpa和gmat变量作为自变量，class变量作为因变量，使用LDA函数进行分类分析，并将结果存储在名为ld2的变量中。prior参数指定了三个类别的先验概率，即c(3,6,1)/10。其中，第一个类别的先验概率为0.3，第二个类别的先验概率为0.6，第三个类别的先验概率为0.1。