【Rで多変量解析#3】判別分析(線形判別分析)
記事の目的
判別分析をRを使用して実装していきます。データの作成から実装するので、コピペで再現することが可能です。
目次
1 ライブラリ
library(dplyr) library(ggplot2) library(MASS)
2 データの作成
2.1 コード
set.seed(1)
売り上げ <- c(rnorm(50, 2000, 200), rnorm(50, 1700, 200)) %>% round(1)
利用回数 <- c(rpois(50, 30), rpois(50, 20))
顧客 <- c(rep("顧客", 50), rep("退会", 50))
data <- data.frame(売り上げ, 利用回数, 顧客)
data %>% head()
2.2 結果
3 データの可視化
3.1 コード
data %>% ggplot()+ geom_point(aes(売り上げ, 利用回数, col=顧客))+ theme_classic(base_family = "HiraKakuPro-W3")+ theme(text=element_text(size=30)) + labs(title="散布図")
3.2 結果
4 分析結果
4.1 コード
model <- lda(data=data, 顧客~売り上げ+利用回数) model
4.2 結果
5 結果の可視化
5.1 コード
a0 <- - apply(model$means %*% model$scaling,2,mean) x <- seq(1400, 2200,1) y <- -model$scaling[1]/model$scaling[2]*x - a0/model$scaling[2] mu <- apply(model$means, 2, mean) ggplot()+ geom_point(aes(data$売り上げ, data$利用回数, col=顧客))+ geom_point(aes(mu[1], mu[2]), size=3) + theme_classic(base_family = "HiraKakuPro-W3")+ theme(text=element_text(size=30)) + labs(title="散布図", x="売り上げ", y="利用回数") + geom_line(aes(x,y))
5.2 結果
