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我对与 LDA 相关的 R 有一点疑问，就像在 spss 中，当我尝试使用包 MASS 在 R 中获取线性判别分析的 Fisher 分类函数系数时，我只得到如下线性判别系数：

线性判别系数： 

                     LD1        LD2             LD3            LD4
   Var1      0.018952518    0.010766163     0.534278507     -2.32E-02
   Var2     -0.000827315   -0.012934214    -0.013986988     -3.14E-01
   Var3     -3.616088667   -0.18684861     -2.962979702      1.36E-01
   Var4      0.000139365   -0.003802969     0.000313853      9.33E-05
   Var5      0.007675119    0.006891405     0.05536683      -9.69E-02


                 LD5            
   Var1        5.64E-02         
   Var2        6.04E-02         
   Var3       -3.69E-01         
   Var4       -3.40E-05         
   Var5       -4.92E-01

但是我的分组变量中有 7 个组，我需要为所有五个变量的每个集群获取渔民分类函数系数，以便我可以使用它们在 Excel 中进行进一步分析。我打算在下面添加类似的表格：

分类函数系数 

        Cluster             
               7          8         9      10       11          12      13
   Var1      .630       .580      .555   .571     .598        .714    .642
   Var2      .025       .028      .028   .029     .026        .029    .029
   Var3      .685       .684      .752   .681     .678        .695    .700
   Var4     1.019       .997     1.015   .998     1.023      1.033   1.033
   Var5    17.331     21.253    21.457 21.347     9.166      8.850   8.860
(Constant)-44.687    -57.762   -59.353-58.928   -36.337    -42.367 -42.744

所以我想要在R中与上面相同的输出，请帮帮我：

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2 回答 2

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您可以修改 Fiete 建议的代码，也可以linDA从DiscriMine包中使用；

library(DiscriMiner)
mylda = linDA(iris[,1:4], iris[,5])
summary(mylda)
mylda$functions

               setosa versicolor  virginica
constant     -86.30847 -72.852607 -104.36832
Sepal.Length  23.54417  15.698209   12.44585
Sepal.Width   23.58787   7.072510    3.68528
Petal.Length -16.43064   5.211451   12.76654
Petal.Width  -17.39841   6.434229   21.07911
于 2013-12-10T18:21:18.757 回答
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如果我正确理解您的问题，这可能是您问题的解决方案：

R中线性判别分析中的分类函数

该帖子提供了一个脚本，该脚本从判别函数生成分类函数系数，并将它们lda()作为单独的表添加到函数的结果中。

于 2013-12-06T15:19:22.083 回答