在r语言中对Dry_Bean_Dataset数据集进行判别分析

可以使用R中的函数lda()来进行判别分析。该函数需要Dry_Bean_Dataset数据集的类别信息作为输入，并返回判别函数。可以根据判别函数对新的数据进行分类预测。以下是一个简单的示例代码：

# 导入数据集
data(Dry_Bean_Dataset)

# 划分训练集与测试集
set.seed(123)
trainIndex <- sample(nrow(Dry_Bean_Dataset), 0.7 * nrow(Dry_Bean_Dataset))
trainData <- Dry_Bean_Dataset[trainIndex, ]
testData <- Dry_Bean_Dataset[-trainIndex, ]

# 判别分析
library(MASS)
ldaModel <- lda(R)]
trainClass <- ldaModel$class(trainData)

# 预测测试集
testClass <- predict(ldaModel, testData)$class

# 计算分类结果
library(caret)
confusionMatrix(testClass, testData$Class)

在该代码中，Dry_Bean_Dataset数据集已经内置于R中，我们只需要使用data(Dry_Bean_Dataset)导入即可。我们先使用set.seed()随机将数据集划分成70%的训练集和30%的测试集。然后调用lda()函数建立判别函数，并使用训练集的类别信息进行训练。利用predict()函数对测试集进行预测，并计算分类结果。最后，使用confusionMatrix()函数对预测结果进行评估。