Rで判別分析（１）－分散が等しい場合：線形判別分析－

内容

グループ１（Ｇ１）、グループ２（Ｇ２）とあって、それぞれのデータがある。
このとき、あるデータＡがあったとき、Ａは、グループ１に属するか、
グループ２に属するかを見たい。


方法
０．インクルード(MASSを読み込む）

library(MASS)

１．データを作成・読み込む

＜＜グループ１、グループ２のデータが１項目しかないとき＞＞

例：ある試験　受験者１０人（うち、５人合格）
　　グループ１（合格者）：100,75,80,90,95
　　グループ２（不合格）：68,65,50,40,55

Rでの入力：
label＜-c(rep(1,5),rep(2,5))
g1＜-c(100,75,80,90,95)
g2＜-c(68,65,50,40,55)
dat＜-c(g1,g2)
dat＜-data.frame(dat)


＜＜グループ１、グループ２のデータが２項目のとき＞＞

例：国語と英語の試験　受験者１０人（うち、５人合格）
　　グループ１（合格者）の国語：100,75,80,90,95
　　グループ１（合格者）の英語：100,75,80,90,95

　　グループ２（不合格）の国語：68,65,50,40,55
　　グループ２（不合格）の英語：68,65,50,40,55

Rでの入力：
label＜-c(rep(1,5),rep(2,5))
kokugo＜-c(100,75,80,90,95,68,65,50,40,55)
eigo＜-c(90,80,76,74,78,68,55,30,20,45)
dat＜-cbind(kokugo,eigo)
dat＜-data.frame(dat)


２．判別分析の実行（以降、１項目でも２項目でも同じ）
result＜-lda(label~.,data=dat)

３．判別分析の結果表示
係数を出す
result$scaling

定数項を出す
-mean(result$means %*% result$scaling)

判別得点の表
cbind(label,predict(result)$class,predict(result)$x)

判別結果
table(label,predict(result)$class)

４．新しいデータの判別

＜＜１項目の場合＞＞
x＜-c(70)
x %*% result$scaling-mean(result$means %*% result$scaling)

＜＜２項目の場合＞＞

x＜-c(87,70)
x %*% result$scaling-mean(result$means %*% result$scaling)