Considere el conjunto de datos "iris" de Fisher en R
Utilice LDA para clasificar los datos de prueba. Utilice `Sepal.Length` y `Sepal.Width` como variables predictoras (o características) (1,5 puntos).
a) Informe las medias específicas de clase de las variables predictoras para los datos de entrenamiento (1,5 puntos).
b) Calcule la matriz de confusión para los datos de prueba y la tasa de error de clasificación (1,5 puntos).

Question

Considere el conjunto de datos "iris" de Fisher en R

Utilice LDA para clasificar los datos de prueba. Utilice `Sepal.Length` y `Sepal.Width` como variables predictoras (o características) (1,5 puntos).
a) Informe las medias específicas de clase de las variables predictoras para los datos de entrenamiento (1,5 puntos).
b) Calcule la matriz de confusión para los datos de prueba y la tasa de error de clasificación (1,5 puntos).

Accepted Answer

El algoritmo LDA comienza por encontrar direcciones que maximicen la separación entre clases y luego utiliza estas direcciones para predecir la clase de individuos (aquí, la clase de "especie" en los datos del iris). Estas direcciones, llamadas discr

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