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R语言之判别分析、贝叶斯判别分析_ r语言贝叶斯判别

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R语言之判别分析、贝叶斯判别分析

关键词: r语言贝叶斯判别spss贝叶斯判别分析贝叶斯判别分析

#判别分析 用以判别个体所属群体的一种统计方法 判别分析重点是两类群体的判别方法

#主要判别分析方法 有距离判别 贝叶斯判别 费歇判别法

1、关键点:

#贝叶斯判别 贝叶斯判别式假定对研究对象已有一定的认识 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的先验概率分布 得出后验概率分布
#然后通过后验概率分布 进行各种统计推断

#实际上就是使平均误判损失(误判概率与误判损失的结合)ECM达到极小的过程

2、案例分析
(一)两个总体的贝叶斯判别分析
#1.载入数据
TrnX1<-matrix(
c(24.8, 24.1, 26.6, 23.5, 25.5, 27.4,

   -2.0, -2.4, -3.0, -1.9, -2.1, -3.1),

     ncol=2)
TrnX2<-matrix(
c(22.1, 21.6, 22.0, 22.8, 22.7, 21.5, 22.1, 21.4,
   -0.7, -1.4, -0.8, -1.6, -1.5, -1.0, -1.2, -1.3),
ncol=2)
#2、载入两总体的贝叶斯判别函数    注 把贝叶斯判别函数存在了计算机的E盘R文件夹中
source(“E:/R/discriminiant.bayes.R”)
#3、协方差相同时的判别
discriminiant.bayes(TrnX1, TrnX2, rate=8/6,var.equal=TRUE)
#协方差不同时的判别
discriminiant.bayes(TrnX1, TrnX2, rate=8/6)

PS============================discriminiant.bayes.R========================

#两个总体判别的贝叶斯判别程序
#输入 TrnX1 TrnX2表示X1类 X2类训练样本 样本输入格式为数据框
#rate=p2/p1缺省时为1
#Tst为待测样本 其输入格式是数据框  为两个训练样本之和
#var.equal是逻辑变量 当其值为TRUE是表示认为两个总体的协方差相同 否则不同
#输出 函数的输出时1和2构成的一维矩阵 1表示待测样本属于X1类

discriminiant.bayes <- function
(TrnX1, TrnX2, rate = 1, TstX = NULL, var.equal = FALSE){
if (is.null(TstX) == TRUE) TstX<-rbind(TrnX1,TrnX2)
if (is.vector(TstX) == TRUE) TstX <- t(as.matrix(TstX))
else if (is.matrix(TstX) != TRUE)
   TstX <- as.matrix(TstX)
if (is.matrix(TrnX1) != TRUE) TrnX1 <- as.matrix(TrnX1)
if (is.matrix(TrnX2) != TRUE) TrnX2 <- as.matrix(TrnX2)
nx <- nrow(TstX)
blong <- matrix(rep(0, nx), nrow=1, byrow=TRUE,
                 dimnames=list(“blong”, 1:nx))
mu1 <- colMeans(TrnX1); mu2 <- colMeans(TrnX2)
if (var.equal == TRUE || var.equal == T){
   S <- var(rbind(TrnX1,TrnX2)); beta <- 2*log(rate)
   w <- mahalanobis(TstX, mu2, S)
   – mahalanobis(TstX, mu1, S)
}
else{
   S1 <- var(TrnX1); S2 <- var(TrnX2)
   beta <- 2*log(rate) + log(det(S1)/det(S2))
   w <- mahalanobis(TstX, mu2, S2)
   – mahalanobis(TstX, mu1, S1)
}
for (i in 1:nx){
   if (w[i] > beta)
     blong[i] <- 1
   else
     blong[i] <- 2
}
blong
}
(二)多个总体贝叶斯判别
X<-iris[,1:4]
G<-gl(3,50)
source(“E:/R/distinguish.bayes.R”)
distinguish.bayes(X,G)

PS:=============distinguish.bayes.R====================

#多个总体判别的贝叶斯判别程序
#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 表示训练样本的分类情况
#输入变量p是先验概率 缺省值为1
#Tst为待测样本 其输入格式是数据框
#var.equal是逻辑变量 当其值为TRUE是表示认为两个总体的协方差相同 否则不同
#输出 函数的输出是数字构成的一维矩阵 1表示待测样本属于X1类
distinguish.bayes <- function
(TrnX, TrnG, p = rep(1, length(levels(TrnG))),
TstX = NULL, var.equal = FALSE){
if ( is.factor(TrnG) == FALSE){
   mx <- nrow(TrnX); mg <- nrow(TrnG)
   TrnX <- rbind(TrnX, TrnG)
   TrnG <- factor(rep(1:2, c(mx, mg)))
}
if (is.null(TstX) == TRUE) TstX <- TrnX
if (is.vector(TstX) == TRUE) TstX <- t(as.matrix(TstX))
else if (is.matrix(TstX) != TRUE)
   TstX <- as.matrix(TstX)
if (is.matrix(TrnX) != TRUE) TrnX <- as.matrix(TrnX)
nx <- nrow(TstX)
blong <- matrix(rep(0, nx), nrow=1,
                 dimnames=list(“blong”, 1:nx))
g <- length(levels(TrnG))
mu <- matrix(0, nrow=g, ncol=ncol(TrnX))
for (i in 1:g)
   mu[i,] <- colMeans(TrnX[TrnG==i,])
D <- matrix(0, nrow=g, ncol=nx)
if (var.equal == TRUE || var.equal == T){
   for (i in 1:g){
     d2 <- mahalanobis(TstX, mu[i,], var(TrnX))
     D[i,] <- d2 – 2*log(p[i])
   }
}
else{
   for (i in 1:g){
     S <- var(TrnX[TrnG==i,])
     d2 <- mahalanobis(TstX, mu[i,], S)
     D[i,] <- d2 – 2*log(p[i])-log(det(S))
   }
}
for (j in 1:nx){
   dmin <- Inf
   for (i in 1:g)
     if (D[i,j] < dmin){
       dmin <- D[i,j]; blong[j] <- i
     }
}
blong
}

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