R语言实现LDA算法（鸢尾花）
R代码
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亲测有效
下面展示一些 内联代码片。
install.packages("MASS") library(MASS) nx = 150 irisdata = iris[1:nx, 1:4] irisgrp = iris[1:nx, 5] (lda.sol = lda(irisdata, irisgrp)) 123456
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result = predict(lda.sol, irisdata) table(irisgrp, result$class) #$class是预测结果 12
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进行变换
P = lda.sol$scaling # 将均值向量降维 >means = lda.sol$means %*% P # 加权平均的出总的降维均值向量，权重就是lda.sol$prior >total_means = as.vector(lda.sol$prior %*% means) >n_samples = nrow(irisdata) # 把样本降维并平移 >x<-as.matrix(irisdata) %*% P - (rep(1, n_samples) %o% total_means) 12345678910
可视化
plot(x, cex=1.2, pch=rep(21:23, c(50,50,50)), col=rep(2:4, c(50,50,50)), bg=rep(2:4, c(50,50,50))) 1234
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