简单的判别分析失败

Question

我试图进行判别分析，并保持运行到以下错误：

Error in sqrt((n * prior) * fac) * scale(group.means, center = xbar, scale = FALSE) %*% : 
    non-conformable arrays 
Calls: lda -> lda.formula -> lda.default 

这里是我的代码分解成几行：

categories <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 3, 1, 1, 3, 3, 2, 1, 1, 3, 1, 1, 3, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 1, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3) 
values <- c(1, 2, 3, 2, 0, 2, 2, 3, 3, 1, 3, 5, 5, 4, 3, 3, 4, 4, 2, 4, 7, 6, 7, 5, 7, 7, 7, 7, 7, 5, 3, 6, 7, 7, 7, 2, 5, 0, 3, 7, 6, 3, 2, 2, 4, 2, 2, 5, 5, 6, 2, 2, 4, 1, 3, 0, 3, 1, 4, 1, 1, 2, 4, 2, 4, 3, 3, 4, 7, 6, 4, 7, 6, 7, 7, 3, 6, 7, 4, 7, 3, 1, 2, 0, 2, 2, 5, 2, 7, 6, 6, 7) 

data <- data.frame(categories=categories, values=values) 
counts <- table(data[["categories"]]) 
prior <- counts/sum(counts) 

z <- lda(categories ~ values, data, prior=prior) 
predict(z, data)$class 

这可能是一些小事...

Answer 1

的问题是，你的目标是prior类table，但lda需要你的先辈是一个vector。

一个简单的解决方法是使用上表

prior <- as.vector(counts/sum(counts)) 

z <- lda(categories ~ values, dat, prior=prior) 
predict(z, data)$class 

[1] 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 3 3 2 2 2 2 2 1 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 1 3 1 
[39] 2 3 3 2 1 1 2 1 1 3 3 3 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 3 3 2 3 3 3 3 2 
[77] 3 3 2 3 2 1 1 1 1 1 3 1 3 3 3 3 
Levels: 1 2 3