r语言如何建立判别函数

断定函数在统计学中扮演侧重要的角色，它可能帮助我们根据已知数据来猜测一个察看值属于哪个预定的类别。在R言语中，树破断定函数可能经由过程多种方法停止。以下是利用R言语树破断定函数的具体步调。

起首，我们须要筹备数据集。断定分析请求至少有两个以上的已知类别。以下是一个简化的数据筹备步调：

## 假设我们有一个名为data的数据框，其中包含了我们的特点变量跟类别变量
## 类别变量名为'group'，特点变量为其他列

## 安装跟加载所需的包
install.packages('MASS')
library(MASS)

## 树破断定分析模型
discrimModel <- lda(group ~ ., data = data)

然后，我们可能经由过程以下步调树破断定函数：

1. 利用lda()函数来停止线性断定分析（LDA），这是一种罕见的树破断定函数的方法。
2. 在lda()函数中，'group ~ .'表示类别变量与全部其他变量之间的关联。
3. 经由过程模型summary，我们可能检查各组的重心跟断定函数的系数。

## 检查断定模型的摘要信息
summary(discrimModel)

在掉掉落断定函数之后，我们可能用它来猜测未知数据的类别归属：

## 假设我们有一个新的数据集newData，须要猜测其类别
predictedGroup <- predict(discrimModel, newData)

## predictedGroup是一个列表，其中包含了每个不雅察值的猜测类别跟概率

最后，我们应当对断定函数停止验证，以评价其猜测的正确性。

总结，R言语供给了富强的东西，如线性断定分析（LDA）跟非线性断定分析（NDA），用于树破断定函数。这些函数可能有效地利用于数据分类，为我们的分析供给有力的统计支撑。

在树破断定函数时，关键步调包含数据筹备、模型拟合、系数阐明、猜测以及模型验证。经由过程这些步调，我们可能确保断定函数的正确性跟实用性。