该数据有10992个观测值和17个变量，已经进行了缺失值的插补.变量V17为有10个水平的因变量，对应于0-9这10个阿拉伯数字. ·要求：导入文件读取数据，文件名为pendigits.csv，根据变量V1-V16及因变量V17的观测值，分别建立距离判别、Bayes判别和Fisher判别分析模型，以用于未知目标变量的分类.计算误判率，写出Fisher判别函数.使用R写，代码附后.

好的，我明白了您的问题。以下是代码实现：

# 导入数据
data <- read.csv("pendigits.csv")

# 将数据集分为训练集和测试集
library(caret)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$V17, p = .8, list = FALSE, times = 1)
train <- data[trainIndex,]
test <- data[-trainIndex,]

# 距离判别分析模型
library(klaR)
lda <- train(V17 ~ ., method = "lda", data = train)
ldaPred <- predict(lda, newdata = test)
ldaMisclass <- mean(ldaPred$class != test$V17)
print(paste("LDA误判率:", ldaMisclass))

# Bayes判别分析模型
bayes <- train(V17 ~ ., method = "nb", data = train)
bayesPred <- predict(bayes, newdata = test)
bayesMisclass <- mean(bayesPred$class != test$V17)
print(paste("Bayes误判率:", bayesMisclass))

# Fisher判别分析模型
# 计算类内散度矩阵
S <- lapply(split(train[,1:16], train$V17), function(x) cov(x))
Sw <- Reduce("+", S)

# 计算类间散度矩阵
mu <- aggregate(train[, 1:16], by = list(train$V17), mean)
m <- as.matrix(mu[,-1])
n <- as.numeric(mu[,1])
muall <- colMeans(train[,1:16])
Sb <- t(m - muall) %*% diag(n) %*% (m - muall)

# 计算Fisher判别函数
fisher <- solve(Sw) %*% (t(m - muall) %*% diag(n) %*% muall)
fisherPred <- predict(test[,1:16] %*% fisher, newdata = test)
fisherMisclass <- mean(fisherPred != test$V17)
print(paste("Fisher误判率:", fisherMisclass))

其中，距离判别分析模型使用了klaR包中的lda函数，Bayes判别分析模型使用了nb函数，而Fisher判别分析模型则需要自行计算类内散度矩阵和类间散度矩阵，然后求解Fisher判别函数。最后，分别计算三种模型的误判率并打印输出。