判別分析判斷樣本所屬的類別，其依據是那些已知類別樣本的屬性資訊。
主流的三大判別分析演算法費希爾判別、貝葉斯判別和距離判別
費希爾判別的基本思想就是投影，即將高維空間的點向低維空間投影，從而簡化問題進行處理
投影軸的要求，保證每一類之內的投影值所形成的類內離差盡可能小，不同類之間的投影所形成的類間離差盡可能大，
貝葉斯判別
根據已知的先驗概率p（a|b），求出後驗概率p(b|a)然後選擇最大後驗概率的類作為選擇。其優勢在於不怕雜訊和無關變數，
不足之處在於假設各特徵屬性之間是無關的，假設成立時判別正確率很高，然而現實是個特徵屬性具有較強相關性的。
距離判別
根據已知樣本之間的距離遠近做出判別。
lda（）函式
lda(formula, data, ..., subset, na.action)適用於公式fromula
lda(x, grouping, prior = proportions, tol = 1.0e-4,
method, cv = false, nu, ...)適用於資料框data.frame
lda(x, grouping, ..., subset, na.action)適用於矩陣matrix
data資料集名稱和subset納入規則建立過程的樣本都用於formula為物件的函式格式中，
grouping則指明每個觀測樣本所屬類別，prior可以設定各類別的先驗概率，tol用於保證
判別效果預設取0.0001，na.action用於選擇對於缺失值的處理，預設情況若有缺失值，則該函式無法執行，更改設定時自動刪除缺失值
qda()函式
qda(formula, data, ..., subset, na.action)
qda(x, grouping, prior = proportions,
method, cv = false, nu, ...)
qda(x, grouping, ..., subset, na.action)
同lda()函式引數一樣
*****bayes()函式
*****bayes(formula, data, ..., subset, na.action = na.pass)適用於公式
*****bayes(x, grouping, prior, usekernel = false, fl = 0, ...)
na.action預設為na.pass，na.omit表示刪除相應的函式有缺失值的樣本，
usekernel選擇是否使用核密度估計法，fl用於設定拉普拉斯修正的引數值預設取0，樸素貝葉斯對於稀疏資料過於敏感，所以拉普拉斯就可以給未出現的特徵值賦予乙個很小的數
knn()函式
knn(graph, vids = v(graph), weights = null)
預設選擇歐氏距離來尋找所需額k的最近樣本，train，test代表訓練集和測試集；cl用於放置訓練集各已知樣本的類別取值；
k為控制最近鄰域大小的引數，l設定得到確切判別結果所需滿足的最少票數，prob控制輸出「勝出」類別use.all用於選擇再出現「結點」時的處理方式
kknn()函式
kknn(formula = formula(train), train, test, na.action = na.omit(),
k = 7, distance = 2, kernel = "optimal", ykernel = null, scale=true,
contrasts = c('unordered' = "contr.dummy", ordered = "contr.ordinal"))
distance引數用於選擇計算樣本間的距離的具體方法，1為曼哈頓距離，2為歐式距離
library(kknn)library(mass)
data(miete)#使用miete資料集
head(miete)
dim(miete)
summary(miete)
#分層抽樣5個等級等量抽取
library(sampling)
n=round(2/3*nrow(miete)/5)#訓練集2/3，計算每一等級應抽取的樣本量
n ?strata
#應為函式問題，最後我隨機抽取的
train_sub=sample(nrow(miete),2/3*nrow(miete))
data_train=miete[train_sub,]
data_test=miete[-train_sub,]
dim(data_train)
fit_lda1=lda(nmkat~.,data_train)#以公式格式執行線性判別
names(fit_lda1)
fit_lda1$prior#先驗概率
fit_lda1$counts#樣本量
fit_lda1$means#均值
fit_lda1
fit_lda2=lda(data_train[,-12],data_train[,12])#排除第十二個變數nmkat
plot(fit_lda1)#輸出圖形
plot(fit_lda1,dimen=1)#對判別規則fit_lda1，輸出1個判別式的圖形
plot(fit_lda1,dimen=2)#對判別規則fit_lda1，輸出2個判別式的圖形
pre_lda1=predict(fit_lda1,data_test)#使用判別規則**data_test中的nmkat變數的類別
pre_lda1$class#輸出**結果
pre_lda1$posterior#後驗概率
table(data_test$nmkat,pre_lda1$class) #生成實際值與**值的混淆矩陣
error_lda1=sum(as.numeric(as.numeric(pre_lda1$class)!=as.numeric(data_test$nmkat)))/nrow(data_test)
error_lda1#錯誤率
#樸素貝葉斯
library(klar)
fit_bayes1=*****bayes(nmkat~.,data_train)#貝葉斯判別
names(fit_bayes1)
plot(fit_bayes1,vars="wfl",n=50,col=c(1,"darkgrey",1,"darkgrey",1))
#對占地面值wfl繪製密度圖
plot(fit_bayes1,vars="mvdauer",n=50,col=c(1,"darkgrey",1,"darkgrey",1))
#對租憑期mvdauer繪製密度圖
plot(fit_bayes1,vars="nmqm",n=50,col=c(1,"darkgrey",1,"darkgrey",1))
#密度圖
fit_bayes2=*****bayes(data_train[,12],data_train[,12])
#排除nmkat
pre_bayes1=predict(fit_bayes1,data_test)
#對測試集進行**
pre_bayes1$class
#顯示**結果
table(data_test$nmkat,pre_bayes1$class)
#生成nmkat的真實值和**值的混淆矩陣
error_bayes1=sum(as.numeric(as.numeric(pre_bayes1$class)!=as.numeric(data_test$nmkat)))/nrow(data_test)
error_bayes1#錯誤率
library(class)
#k最近鄰
fit_pre_knn=knn(data_train[,-12],data_test[,-12],cl=data_train[,12])
fit_pre_knn
table(data_test$nmkat,fit_pre_knn)
error_knn=sum(as.numeric(as.numeric(fit_pre_knn)!=as.numeric(data_test$nmkat)))/nrow(data_test)
error_knn
error_knn=rep(0,20)#將錯誤率的初始值為0
for(i in 1:20)#構造for迴圈
#計算每個k值的錯誤率
error_knn
?plot
plot(error_knn,type="l",xlab="k")#折線圖
library(kknn)
?kknn
fit_pre_kknn=kknn(nmkat~.,data_train,data_test,k=5)
#權重為5的判別，**
summary(fit_pre_kknn)
fit=fitted((fit_pre_kknn))
fittable(data_test$nmkat,fit)
error_kknn=sum(as.numeric(as.numeric(fit)!=as.numeric(data_test$nmkat)))/nrow(data_test)
error_kknn
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