论文基于R语言多分类建模是适合建模论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关数学建模开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
【摘 要】贝叶斯判别法是假定对研究对象已有一定的认识, 并且它是常用先验分布来描述,取得样本之后,就可以是样本来修正原先的先验概率分布,得出后验概率分布.本文将使用贝叶斯判别方法对数据集iris进行分类.
【关键词】贝叶斯判别 R语言 多分类问题
一、贝叶斯判别方法的理论基础
贝叶斯判别的其实是找到一种判别方法, 当平均误判损失达到最小时,也就是相应的概率达到最大.
假设样本共有K类,分别是,X1,X2等Xk,相应的先验概率为,p1,p2等p3,并假设所有错判损失相同,因此相应的判别准则为
程序分别考虑了总体协方差阵相同和协方差阵不同的情况.输入变量TrnX表示训练样本,其输入格式是矩阵（样本按行输入）或数据框.TrnG是因子变量,表示训练样本的分类情况,输入变量p是先验概率,默认值均为1.输入变量Tst是待测样本,其输入格式是矩阵（样本按行输入）,数据框或向量（一个待测样本）.如果不输入TstX（默认值）,则待测样本是训练样本,输入变量var.equal是逻辑变量,var.equal等于TRUE表示认为总体协方差阵相同：否则（默认值）是不同的.函数的输出是由数字构成一维矩阵,数字表示相应的类.
三、贝叶斯判别法的结果分析
数据：Iris数据集有四个属性,萼片的长度,萼片的宽度,花瓣长度和花瓣宽度,数据共有150个样本,分为3类,前50个数据是第一类——Setosa,中间的50个数据是第二类——Versicolor,最后50个数据集是第三类——Virginica.
分析：从计算的结果可以得到,只有第71,73,84号样本错判,回带的判别正确率为147/150等于98%.
参考文献
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参考文献：
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