#判别分析 用以判别个体所属群体的一种统计方法 判别分析重点是两类群体的判别方法
#主要判别分析方法 有距离判别 贝叶斯判别 费歇判别法
1、关键点：
#贝叶斯判别 贝叶斯判别式假定对研究对象已有一定的认识 这种认识常用先验概率来描述
#当取得样本后 就可以用样本来修正已经有的先验概率分布 得出后验概率分布
#然后通过后验概率分布 进行各种统计推断
#实际上就是使平均误判损失（误判概率与误判损失的结合）ECM达到极小的过程
2、案例分析
（一）两个总体的贝叶斯判别分析
#1.载入数据 TrnX1PS============================discriminiant.bayes.R========================
#两个总体判别的贝叶斯判别程序
#输入 TrnX1 TrnX2表示X1类 X2类训练样本 样本输入格式为数据框
#rate=p2/p1缺省时为1
#Tst为待测样本 其输入格式是数据框 为两个训练样本之和
#var.equal是逻辑变量 当其值为TRUE是表示认为两个总体的协方差相同 否则不同
#输出 函数的输出时1和2构成的一维矩阵 1表示待测样本属于X1类
discriminiant.bayes beta) blong[i]（二）多个总体贝叶斯判别
XPS：=============distinguish.bayes.R====================
#多个总体判别的贝叶斯判别程序
#输入 TrnX 表示训练样本 样本输入格式为数据框
#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 缺省值为1
#Tst为待测样本 其输入格式是数据框
#var.equal是逻辑变量 当其值为TRUE是表示认为两个总体的协方差相同 否则不同
#输出 函数的输出是数字构成的一维矩阵 1表示待测样本属于X1类
distinguish.bayes
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