####################################1、判别分析，线性判别：2、分层抽样

#install.packages('MASS')
library(MASS)
#install.packages('sampling')
library(sampling)#抽样时使用
?iris#了解该数据集
#把iris重新赋值，并加入分类标记和行号标记
i<-iris#为了书写方便
i$lv<-as.numeric(i$Species)#把最后一列变成数值型变量
i$lv<-as.factor(i$lv) #转成因子
i$id<-c(1:150)#添加变量id
#进行分层抽样，每个类别随机抽出10个作为预测集，剩下的作为训练集
i.s<-strata(data=i,stratanames="lv",size=c(10,10,10),method="srswor",description=F)
i.train<-i[!(i$id %in% i.s$ID_unit),]#%in%在此处表示i与i.s中标号相同的点。1 %in% 1
i.predict<-i[(i$id %in% i.s$ID_unit),]
#拟合线性判别lda
fit<-lda(lv~.-id-Species,data=i.train)
#预测训练集和预测集
Y<-predict(fit,i.train)
YN<-predict(fit,i.predict)
#查看拟合情况
table(Y$class,i.train$lv)
table(YN$class,i.predict$lv)
#非线性规划
fit2<-qda(lv~.-id-Species,data=i.train)