根据判别的模型分为线性判别和非线性判别,线性判别中根据判别准则又分为Fisher判别,Bayes判别和距离判别。本文介绍最基础的Fisher判别,又称线性判别,R中可用MASS包内的lda()函数进行。 注:线性判别的基础假设是数据服从正态分布 1.1 协差阵齐性检验 进行线性判别分析之前需要进行协差阵齐性检验,通过协差阵齐性检验...
判别分析需要事先得到一些已经明确知道诊断结果的训练数据,利用这些数据建立判别准则,然后依据准则对未知类别的预测值进行判别。如果是对于分类不明的数据,可以先用聚类分析对这组数据进行分类,然后再用判别分析对新建立的类别进行判断。 在判别分析中,因为判别准则的不同,可分为多种判别分析法。常用的有费歇尔(Fisher)...
3、PLS-DA计算及展示 #由于排序分析函数所需数据格式原因,需要对数据进行转置otu<-t(otu_raw)#计算PLS-DAdf_plsda<-plsda(otu,group$group,ncomp=2)#简单绘图plotIndiv(df_plsda,comp=c(1,2),group=group$group,style='ggplot2',ellipse=T,size.xlabel=20,size.ylabel=20,size.axis=20,pch=16,cex=...
因此最后的判别函数为$W(x)=(x-\bar x)'\hat \Sigma^{-1}(\bar x^{(1)}-\bar x^{(2)})$ 实质上由于$\hat \mu^{(i)}=\frac{1}{n_i}\sum_{k=1}^{n_2}x_k^{(i)}=\bar x^{(i)}$,也就是 $\hat\mu^{(i)}=\bar x^{(i)}$,所以上面那位童鞋把x全部换成$\mu$也是没...
四、经典判别分析(线性、混合线性、灵活线性) 五、交叉验证与比较 一、数据 脊柱数据(Column_2C.csv、Column_3C.csv)有两个版本,区别在于分为两类还是3类。数据可以从网站http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Vertebral+Column下载,不过是.dat文件,需要进行相应的转换 ...
SDK中心 软件开发生产线 AI开发生产线 数据治理生产线 数字内容生产线 开发者Programs Huawei Cloud ...
基于R 语言的判别分析方法和分类方法 判别分析(discriminant analysis)是一种分类技术。它通过一个 已知类别的“训练样本”来建立判别准则,并通过预测变量来为未知类 别的数据进行分类。 判别分析根据所采用的数据模型,可分为线性判别分析和非线性 判别分析。根据判别准则可分为 Fisher 判别、Bayes 判别和距离判 别。
R语言偏最小二乘法判别分析（pls-da）R语⾔偏最⼩⼆乘法判别分析（pls-da）tb ⼤数据部落
本发明提供了一种基于R语言,正交偏最小二乘判别分析的植物油鉴定方法,所述鉴定方法包括以下步骤:步骤S1,使用R语言搭建基于shiny框架的web界面;步骤S2,利用SavitzkyGolay平滑方法计算二阶导数光谱;步骤S3,利用正交信号校正法算法计算并去除与类别标签无关的红外光谱正交分量;步骤S4,使用偏最小二乘方法对去除正交分量的红...
R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则 原文链接:http://tecdat.cn/?p=5689 原文出处:拓端数据部落公众号 判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析(LDA)特别受欢迎,因为它既是 - 拓端数据tecdat于20240603发布在抖音,已经收获了2567个