Brownleeの排気損失率データ
1．判別分析とは 私たち人間は毎日五感を通じて入力される膨大なデータを処理している。その中で最も多いのは、識別(discrimination)、分類(classification)、認識(recognition)に関する処理である。例えば、新聞や本などを読むときには、視覚を通じて入力されたデータと学習したデータとの照合を行い、その文字の読み方、文字・単語の意味などを識別・認識する。識別に関する能力は人間のみならず、他の動物も持っている。 このような識別・認識に関することを機械的に実現する研究分野がパターン認識(pattern recognition)である。パターン認識の典型的な例としては、郵便番号による手紙の自動分類や指紋・顔照合によるセキュリティ管理などがあげられる。 パターン認識は、コンピュータに事前に入力・記憶させたデータと識別すべきデータとの一致度を何らかのモデルによって計算する
R.4.21. 判別分析 | R Financial & Marketing Library
lda()関数と、predict()関数を使用して、線形判別分析を行ないます。 まず、線形判別分析行なうにあたり Rのデータセット iris から Species=”setosa” と “versicolor” に該当する1〜4列（変数群）のデータのみを 抽出して変数 data1 に格納します。 変数 data1 は以下のようになっています。（途中まで表示） 同様に、Rのデータセット iris から Species=”setosa” と “versicolor” の データに該当する5列目のデータ（Species）のみを抽出して 変数 grouping1 に格納します。 変数 grouping1 は以下のようになっています。（途中まで表示） データが準備できたので、線形判別を開始します。 最初に、MASSパッケージを読み込みます。 lda()関数を使用して、線形判別
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