展开

关键词

R语言

# 用以个体所属群体一种统计方法 重点是两类群体方法 #主要方法 有距离 贝叶斯 费歇法 1、关键点: #贝叶斯 贝叶斯式假定对研究对象已有一定认识 这种认识常用先验概率来描述 #当取得样本后 就可以用样本来修正已经有先验概率布 得出后验概率布 #然后通过后验概率布 进行各种统计推断 #实际上就是使平均误损失(误概率与误损失结合)ECM 达到极小过程 2、案例 (一)两个总体贝叶斯 #1.载入数据 TrnX1<-matrix( c(24.8, 24.1, 26.6, 23.5, 25.5, 27.4,-2.0, -2.4 注 把贝叶斯函数存在了计算机E盘R文件夹中 source("E:/R/discriminiant.bayes.R") #3、协方差相同时 discriminiant.bayes(TrnX1 distinguish.bayes.R==================== #多个总体贝叶斯程序 #输入 TrnX 表示训练样本 样本输入格式为数据框 #TrnG是因子变量 表示训练样本类情况

34940

R语言

# 用以个体所属群体一种统计方法 重点是两类群体方法 #主要方法 有距离 贝叶斯 费歇法 1、关键点: #贝叶斯 贝叶斯式假定对研究对象已有一定认识 这种认识常用先验概率来描述 #当取得样本后 就可以用样本来修正已经有先验概率布 得出后验概率布 #然后通过后验概率布 进行各种统计推断 #实际上就是使平均误损失(误概率与误损失结合)ECM 达到极小过程 2、案例 (一)两个总体贝叶斯 #1.载入数据 TrnX1<-matrix( c(24.8, 24.1, 26.6, 23.5, 25.5, 27.4,-2.0, -2.4 注 把贝叶斯函数存在了计算机E盘R文件夹中 source("E:/R/discriminiant.bayes.R") #3、协方差相同时 discriminiant.bayes(TrnX1 distinguish.bayes.R==================== #多个总体贝叶斯程序 #输入 TrnX 表示训练样本 样本输入格式为数据框 #TrnG是因子变量 表示训练样本类情况

54850
  • 广告
    关闭

    腾讯云618采购季来袭!

    一键领取预热专享618元代金券,2核2G云服务器爆品秒杀低至18元!云产品首单低0.8折起,企业用户购买域名1元起…

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    R语言线性(LDA),二次(QDA)和正则(RDA)

    p=5689 包括可用于类和降维方法。线性(LDA)特受欢迎,因为它既是类器又是降维技术。二次(QDA)是LDA变体,允许数据非线性离。 最后,正则化(RDA)是LDA和QDA之间折衷。 本文主要关注LDA,并探讨其在理论和实践中作为类和可视化技术用途。 由于QDA和RDA是相关技术,我不久将描述它们主要属性以及如何在R中使用它们。 线性 LDA是一种类和降维技术,可以从两个角度进行解释。 该数据集对于展示很有用,因为它涉及五种不同结果。 RDA是一种正则化技术,对大量特征特有用。

    1.2K20

    R语言进阶之

    R语言“MASS“包是一个十强大统计包,可以进行各种统计,我也将围绕它来介绍。”MASS“包既可以进行线性,也可以进行二次。 线性函数 # 使用Jacknifed预测进行线性 library(MASS) # 加载R包 mydata <- iris # 将iris命名成mydata以便后续操作 mydata$type 二次前提条件比较宽松,不像线性那样要求同方差。同样地,我们仍然使用之间建立好mydata数据框来进行二次。 # 三组类二次 # 假定各组先验概率相等,均为1/3 library(MASS) # 加载R包 fit2 <- qda(type ~ Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length 结果可视化 你可以使用简单plot()函数来可视化结果(R语言入门之基本绘图),这里横纵坐标代表前两个线性函数,每个观察点可以通过组来区

    33810

    【数据 R语言实现】12.1R实现

    是多元统计中较为成熟一种类方法,根据已知类若干样木数据,总结出客观事物规律性,建立由数值指标构成公式和准则。 12.1R实现 在日常生活和工作实践中,我们常常会遇到问题,即根据已知归类资料确定一种方法,建立由数值指标构成类规则即函数,然后把这样规则应用到未知样本中,定一个新样品应归属于哪一类 12.1.2距离R实现 总体来讲,进行距离时只需要知道总体数字特征(均值和协方差矩阵),而不涉及总体布函数。 R程序包MASS提供了做Fisher函数lda(),lda(formula, data, ..., subset, na.action) 如果不使用formula作为主要参数,则lda 首先将lda()结果应用于原来训练样本进行类断,通过R内置函数predict()完成,并构建一个列联表,与真实类进行对比。

    1.8K30

    R语言数据与挖掘(第八章):(2)——贝叶斯(Bayes)

    在上一篇文章中(R语言数据与挖掘(第八章):(1)——距离法),我们介绍了中,因为准则不同,可为多种法。 常用有费歇尔(Fisher)、贝叶斯(Bayes)和距离。 并介绍了距离,本文将介绍贝叶斯(Bayes) 贝叶斯(Bayes) Bayes,它是基于Bayes准则方法,指标为定量资料,它规则和最大似然、Bayes 基于以上准则,假定已知个体为g类,各类出现先验概率为P(Yk),且各类均近似服从多元正态布,当各类协方差阵相等时,可获得由m个指标建立g个线性函数Y1,Y2,…,Yg,表示属于各类函数值 ,根据已知训练样品建立规则,出现了0个样本错,回代正确率为100%。

    4K21

    R语言数据与挖掘(第八章):(3)——费歇尔(Fisher)

    概述 我们之前介绍了中,因为准则不同,可为多种法。常用有费歇尔(Fisher)、贝叶斯(Bayes)和距离。 在上2篇文章中(——距离法和贝叶斯(Bayes))介绍了距离和贝叶斯,本文将介绍贝费歇尔(Fisher)。 函数介绍 在R语言中,用与进行Fisher最常用函数为lda(),该函数在包MASS中,有2种调用方式。 案例:基于Fisher iris 数据集类 下面以iris数据集进行操作演练,首先对数据集中类变量进行数据转换,将莺尾花三个类用1,2,3替代: > library(MASS) > 1,2,3样本量为26,23和26,利用函数lda()进行Fisher()代码如下: > z <- lda(species ~ ., diris, prior = c(1,1,1)/3,

    3.7K41

    R语言数据与挖掘(第八章):(1)——距离

    概述 断个体所属类一种多元统计方法。它在医学领域有着广泛应用,主要有疾病诊断、疾病预测和病因学也属于对事物现象进行统计方法,它和聚类不同地方在于:聚类(后面会讲)事先并不知道型情况,而需要事先知道型情况,已知型数据又叫训练数据。 需要事先得到一些已经明确知道诊断结果训练数据,利用这些数据建立准则,然后依据准则对未知类预测值进行。 如果是对于类不明数据,可以先用聚类对这组数据进行类,然后再用对新建立进行断。  在中,因为准则不同,可为多种法。 常用有费歇尔(Fisher)、贝叶斯(Bayes)和距离。我们这里先介绍距离法。 距离基本思想是样品X离哪个总体距离最近,就断X属于哪个总体。

    3.5K22

    R语言线性LDA和二次QDA实例

    R语言实例链接:http://tecdat.cn/?p=5689 ---- 一、线性 对于二类问题,LDA针对是:数据服从高斯布,且均值不同,方差相同。 概率密度: p是数据维度。 函数: 可以看出结果是关于x一次函数:wx+w0,线性说法由此得来。 参数计算: 二、二次 对于二类问题,QDA针对是:数据服从高斯布,且均值不同,方差不同。 ---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性(LDA),二次(QDA)和正则(RDA) 3.基于R语言lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs 抽样贝叶斯简单线性回归仿真 5.在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列 6.使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus层线性模型HLM 7.R语言中岭回归

    36840

    R语言线性LDA和二次QDA实例

    R语言实例链接:http://tecdat.cn/?p=5689 一、线性 对于二类问题,LDA针对是:数据服从高斯布,且均值不同,方差相同。 概率密度: ? p是数据维度。 线性(LDA)特受欢迎,因为它既是类器又是降维技术。二次(QDA)是LDA变体,允许数据非线性离。最后,正则化(RDA)是LDA和QDA之间折衷。 数据集 为了举例说明线性,我们将使用音素语音识数据集。该数据集对于展示很有用,因为它涉及五种不同结果。 具有100%准确度模型将为每种颜色配单个符号。 二次 QDA是LDA变体,其中针对每类观察估计单个协方差矩阵。如果事先知道个表现出不同协方差,则QDA特有用。 RDA是一种正则化技术,对大量特征特有用。

    98130

    多元统计

    Fisher (线性) fd4 <- lda(G~x1+x2+x3+x4, d4_uni);fd4 print('------------------------------------') predict 非线性 qd4 <- qda(G~x1+x2+x3+x4,d4_uni) # 注意: 非线性使用 qda(),线性使用 lda() qtab4 <- table(predict(qd4 在进行 Bayes时,假定各类协方差阵相同,此时函数为线性。 先验概率 相等 Bayes模型 ,此时函数类似于 Fisher 线性函数 4. )$class predict(bd4, newdata=data.frame(x1=78.3563,x2=0.8895,x3=1.8001,x4=14.1022))$class 案例 企业财务状况 posts/类-数据/类-杂记/discriminant-analysis/ 版权声明: 本博客所有文章除特声明外,均采用 BY-NC-SA 许可协议。

    6730

    LDA线性

    在之前文章中我们对PCA降维进行总结 Betten:主成PCA学习总结​zhuanlan.zhihu.com ? 线性(二类情况) LDA是一种监督学习降维技术,也就是说它数据集每个样本是有类输出。 PCA和LDA PCA(主成)和LDA(线性)有很多相似点,其本质是要将初始样本映射到维度更低样本空间中,但是PCA和LDA映射目标不一样:PCA是为了让映射后样本具有最大发散性 在我们进行图像识图像识相关数据时,LDA是一个有力工具。下面总结下LDA算法优缺点。   参考资料 Pattern Recognition and Machine Learning 《机器学习》 线性(Linear Discriminant Analysis)(一)

    41520

    线性

    AI君钟带你读懂AI技术 线性 Linear Discriminant Analysis 概述 这篇文章里,AI君想要跟大家讲讲线性,英文全称Linear Discriminant 线性(LDA)属于机器学习中监督式学习方法,广义LDA是指所有函数均为线性函数。其中最经典则是“Fisher”。 线性核心思想是寻找到最佳投影方法,将高维样本投影到特征空间(feature space),使得不同类数据“距离”最大,而同一类数据“距离”最小。 线性算法综合了上述两种思想,使投影后样本在新子空间有最大“类间距离”和最小“类内距离”,从而能更好地完成类问题。 通过线性,高维原始样本数据可以被投影到最适合特征空间。线性常被用来在数据挖掘过程中进行类信息抽取和特征空间(feature space)维数压缩等。

    53170

    LDA线性

    线性(二类情况) LDA是一种监督学习降维技术,也就是说它数据集每个样本是有类输出。 假设我们投影直线是向量 ,则对任意一个样本 ,它在直线 投影为 ,对于我们两个类中心点 , ,在直线 投影为 和 ,用 和 而我们想要投影后样本点样子是:不同类样本点越开越好,同类越聚集越好,也就是均值差越大越好,散列值越小越好。 PCA和LDA PCA(主成)和LDA(线性)有很多相似点,其本质是要将初始样本映射到维度更低样本空间中,但是PCA和LDA映射目标不一样:PCA是为了让映射后样本具有最大发散性 在我们进行图像识图像识相关数据时,LDA是一个有力工具。下面总结下LDA算法优缺点。

    17720

    LDA线性

    线性,全称是Linear Discriminant Analysis, 简称LDA, 是一种属于监督学习降维算法。与PCA这种无监督降维算法不同,LDA要求输入数据有对应标签。 为了定量描述类间均值和类内方差大小,引入了以下基本概念 1. within-class sctter matrix 称之为类内散度矩阵,用于衡量类内方差,以二类数据为例,公式如下 ? 0和1表示两个类数据协方差,进一步展开,可得如下结果 ? 推广到K类数据,公式如下 ? 2. between-class scatter matrix 称之为类间散度矩阵,用于衡量类间距离,以二类数据为例,公式如下 ? μ表示每类数据均值向量,推广到K类数据,公式如下 ? 最多降低到K-1维度,K为样本数。

    27730

    练习题

    ,观察它们在平面上散布情况,并断对该组数据做是否合适。 模型,计算各自符合率,以此确定哪种方法最恰当。    <- unique(d6.4) # 去除相同行 dim(d4_uni);head(d4_uni) 4.1 建立线性函数、非线性函数和Bayes模型,计算各自符合率,确定哪种方法最恰当 则先验概率为频率Bayes与线性结果相同,下面建立先验概率相同Bayes模型。 植物类之:费歇(Fisher)于1936年发表鸢尾花(Iris)数据被广泛作为经典例子。

    22210

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券