r语言中两个等于号是什么意思

Python052

r语言中两个等于号是什么意思,第1张

r语言中等于号是用作赋值的功能。R语言最开始设计的时候,是采用箭头(<-)作为赋值符号的,这是从APL语言继承而来的(箭头表示赋值,等号表示判断)。之后的S语言也沿用了这个用法,再之后R语言为了保持和S语言的兼容性保留了这个箭头。直到2001年,R的更新版本中 才加入了等号(=)赋值。因此,对于一般的赋值语句,箭头(<-)与 等号(=)在 功能上是没有区别的,可以通用。但是等号(=)的作用有两个:它既可以赋值,也可以传递函数参数(实际上传参可以看作一种特殊形式的赋值,给参数赋值)。通常情况下,如果等号(=)出现在单独的环境中,它就是赋值;如果写在函数的参数位置,它就是传参。如果你在设置参数的时候使用了箭头(<-),那么你会发现在全局变量里,会多出一个和参数名相同的赋值的变量,容易导致歧义和错误,而且占用命名空间。

Bayes判别,它是基于Bayes准则的判别方法,判别指标为定量资料,它的判别规则和最大似然判别、Bayes公式判别相似,都是根据概率大小进行判别,要求各类近似服从多元正态分布。

1. Bayes准则:寻求一种判别规则,使得属于第k类的样品在第k类中取得最大的后验概率。

基于以上准则,假定已知个体分为g类,各类出现的先验概率为P(Yk),且各类均近似服从多元正态分布,当各类的协方差阵相等时,可获得由m个指标建立的g个线性判别函数Y1,Y2,…,Yg,分别表示属于各类的判别函数值:

其中Cjk即为判别系数,通过合并协方差阵代入即可计算得各个指标的判别系数,而C0k中则加以考虑了先验概率P(Yk):

2. 先验概率的确定:若未知各类的先验概率时,一般可用:

(1)等概率(先验无知):P(Yk)= 1/g(all groups equal)。

(2)频率:P(Yk)= nk/N (当样本较大且无选择偏倚时用,compute from sample size)

3. 判别规则:

(1)计算样品属于各类的判别函数值,把对象判别为Y值最大的类。

(2)根据所得Y值,我们亦可以进一步计算属于k类的后验概率,再将对象判给后验概率最大的一类。

以上两种判别规则的结果是完全一致的。

函数介绍

实现Bayes判别可以调用程序包klaR中NaiveBayes()函数,其调用格式为:

NaiveBayes(x,grouping,prior,usekernel =FALSE,fL = 0, ...)

复制

x为训练样本的矩阵或数据框,grouping表示训练样本的分类情况,prior可为各个类别指定先验概率,默认情况下用各个类别的样本比例作为先验概率,usekernel指定密度估计的方法,默认情况下使用标准的密度估计,设为TRUE时,则使用核密度估计方法;fL指定是否进行拉普拉斯修正,默认情况下不对数据进行修正,当数据量较小时,可以设置该参数为1,即进行拉普拉斯修正。

例子:利用Iris数据集进行Bayes判别

>install.packages("klaR")

>X<-iris[1:100,1:4]

>G<-as.factor(gl(2,50))

>library(klaR)

>x<-NaiveBayes(X,G)

>predict(x)

$class

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2

55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

复制

由分析结果可知,根据已知分类的训练样品建立的判别规则,出现了0个样本错判,回代的判别正确率为100%。