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

时间: 2024-03-26 13:36:49 浏览: 108
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线性判别分析（LDA)分析及相关R语言code

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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。
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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，...

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...

n_topics = 10 lda = LatentDirichletAllocation(n_components=n_topics, max_iter=50, learning_method='batch', learning_offset=50, #doc_topic_prior=0.1, #topic_word_prior=0.01, random_state=0) lda.fit(tf) ###########每个主题对应词语 import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 获取主题下词语的概率分布 def get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names): arr = lda.transform(tf_vectorizer.transform([' '.join(tf_feature_names)])) return arr[0] # 打印主题下词语的概率分布 def print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words): dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i]))) # 输出每个主题下词语的概率分布至Excel表格 def output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, filename): # 创建Excel工作簿和工作表 wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "Topic Word Distribution" # 添加表头 ws.cell(row=1, column=1).value = "Topic" for j in range(n_top_words): ws.cell(row=1, column=j+2).value = tf_feature_names[j] # 添加每个主题下词语的概率分布 dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): ws.cell(row=i+2, column=1).value = i for j in range(n_top_words): ws.cell(row=i+2, column=j+2).value = dist[i][j] # 保存Excel文件 wb.save(filename) n_top_words = 30 tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names() topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) #print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, "topic_word_distribution.xlsx")报错Traceback (most recent call last): File "D:\python\lda3\data_1.py", line 157, in <module> topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) File "D:\python\lda3\data_1.py", line 129, in print_topic_word_distribution for i in range(lda.n_topics): AttributeError: 'LatentDirichletAllocation' object has no attribute 'n_topics'

这个错误提示的意思是说 LatentDirichletAllocation 对象没有 n_topics 这个属性。你可以尝试将 n_topics 直接传递给函数，而不是从 lda 对象中获取。修改代码如下： def print_topic_word_...

import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 获取主题下词语的概率分布 def get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names): arr = lda.transform(tf_vectorizer.transform([' '.join(tf_feature_names)])) return arr[0] # 打印主题下词语的概率分布 def print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words,n_topics): dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names,n_topics) for i in range(n_topics): print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i]))) # 输出每个主题下词语的概率分布至Excel表格 def output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics,filename): # 创建Excel工作簿和工作表 wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "Topic Word Distribution" # 添加表头 ws.cell(row=1, column=1).value = "Topic" for j in range(n_top_words): ws.cell(row=1, column=j+2).value = tf_feature_names[j] # 添加每个主题下词语的概率分布 dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_topics) for i in range(n_topics): ws.cell(row=i+2, column=1).value = i for j in range(n_top_words): ws.cell(row=i+2, column=j+2).value = dist[i][j] # 保存Excel文件 wb.save(filename) n_top_words = 30 tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names() topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics) #print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics, "topic_word_distribution.xlsx")报错Traceback (most recent call last): File "D:\python\lda3\data_1.py", line 157, in <module> topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics) File "D:\python\lda3\data_1.py", line 128, in print_topic_word_distribution dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names,n_topics) TypeError: get_topic_word_distribution() takes 2 positional arguments but 3 were given

ws.cell(row=i+2, column=j+2).value = dist[i][j] # 保存Excel文件 wb.save(filename) 注意，这里需要使用 lda.n_components 属性来获取主题数，因为 lda.transform() 返回的数组的第一维的长度就等于...
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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

ld <- lda(类别 ~ X1 + X2 + X3 + X4) plot(ld) Z (ld) pred.G $class result (类别, pred.G) tab (类别, pred.G) TPM (diag(prop.table(tab))) new1 (cbind(X1 = 16.5, X2 = 80.05, X3 = 8.81, X4 = 73.04)...

Call: lda(gpa_gmat$class ~ gpa_gmat$gpa + gpa_gmat$gmat, prior = c(3, 6, 1)/10) Prior probabilities of groups: 1 2 3 0.3 0.6 0.1 Group means: gpa_gmat$gpa gpa_gmat$gmat 1 3.403871 561.2258 2 2.482500 447.0714 3 2.992692 446.2308 Coefficients of linear discriminants: LD1 LD2 gpa_gmat$gpa -5.051687185 1.75787743 gpa_gmat$gmat -0.008224943 -0.01464938 Proportion of trace: LD1 LD2 0.9878 0.0122 这个输出结果是什么意思

这段输出结果是对lda()函数进行计算后得到的结果。其中，Prior probabilities of groups列给出了三个类别的先验概率；Group means列给出了三个类别在两个自变量gpa和gmat上的均值；Coefficients of linear ...

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