{"id":1161,"date":"2023-07-27T11:00:03","date_gmt":"2023-07-27T11:00:03","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%a7%e0%b8%b4%e0%b9%80%e0%b8%84%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%b0%e0%b8%ab%e0%b9%8c%e0%b8%88%e0%b8%b3%e0%b9%81%e0%b8%99%e0%b8%81%e0%b9%80%e0%b8%8a%e0%b8%b4%e0%b8%87%e0%b9%80-2\/"},"modified":"2023-07-27T11:00:03","modified_gmt":"2023-07-27T11:00:03","slug":"%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%a7%e0%b8%b4%e0%b9%80%e0%b8%84%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%b0%e0%b8%ab%e0%b9%8c%e0%b8%88%e0%b8%b3%e0%b9%81%e0%b8%99%e0%b8%81%e0%b9%80%e0%b8%8a%e0%b8%b4%e0%b8%87%e0%b9%80-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%a7%e0%b8%b4%e0%b9%80%e0%b8%84%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%b0%e0%b8%ab%e0%b9%8c%e0%b8%88%e0%b8%b3%e0%b9%81%e0%b8%99%e0%b8%81%e0%b9%80%e0%b8%8a%e0%b8%b4%e0%b8%87%e0%b9%80-2\/","title":{"rendered":"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19 r (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19<\/a> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e21\u0e35\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07<\/a> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e1b<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19 R<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><b><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (MASS)\n<span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (ggplot2)<\/b><\/span><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 <strong>\u0e21\u0e48\u0e32\u0e19\u0e15\u0e32<\/strong> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e44\u0e27\u0e49\u0e43\u0e19 R \u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#attach <em>iris<\/em> dataset to make it easy to work with<\/span>\nattach(iris)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view structure of dataset\n<\/span>str(iris)\n\n'data.frame': 150 obs. of 5 variables:\n $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...\n $ Sepal.Width: num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...\n $Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...\n $Petal.Width: num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...\n $ Species: Factor w\/ 3 levels \"setosa\",\"versicolor\",..: 1 1 1 1 1 1 1 ...\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 5 \u0e15\u0e31\u0e27 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 150 \u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e14\u0e2d\u0e01\u0e44\u0e21\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e2d\u0e01\u0e44\u0e21\u0e49\u0e0a\u0e19\u0e34\u0e14\u0e43\u0e14<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a\u0e40\u0e25\u0e35\u0e49\u0e22\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e32\u0e27<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a\u0e40\u0e25\u0e35\u0e49\u0e22\u0e07\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a\u0e14\u0e2d\u0e01\u0e44\u0e21\u0e49.\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e32\u0e27<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a\u0e14\u0e2d\u0e01\u0e44\u0e21\u0e49\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e27\u0e01\u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07 <em>\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e1b\u0e35\u0e0a\u0e35\u0e2a\u0e4c<\/em> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e0b\u0e42\u0e15\u0e0b\u0e48\u0e32<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e0b\u0e34\u0e04\u0e31\u0e25\u0e40\u0e25\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e08\u0e34\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e19\u0e19\u0e34\u0e29\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e41\u0e19\u0e48\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 0 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 1<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e43\u0e19 R \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>scale()<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#scale each predictor variable (ie first 4 columns)\n<\/span>iris[1:4] &lt;- scale(iris[1:4])\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e04\u0e33\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49-lapply-sapply-\u0e41\u0e25\u0e30-tapply-\u0e43\u0e19-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 Apply()<\/a> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 0 \u0e41\u0e25\u0e30 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19<\/a> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 1:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#find mean of each predictor variable\n<\/span>apply(iris[1:4], 2, mean)\n\n Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width \n-4.484318e-16 2.034094e-16 -2.895326e-17 -3.663049e-17 \n\n<span style=\"color: #008080;\">#find standard deviation of each predictor variable\n<\/span>apply(iris[1:4], 2, sd) \n\nSepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width \n           1 1 1 1\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 4: \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible\n<\/span>set.seed(1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#Use 70% of dataset as training set and remaining 30% as testing set\n<\/span>sample &lt;- sample(c( <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> , <span style=\"color: #008000;\">FALSE<\/span> ), <span style=\"color: #3366ff;\">nrow<\/span> (iris), <span style=\"color: #3366ff;\">replace<\/span> = <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> , <span style=\"color: #3366ff;\">prob<\/span> =c(0.7,0.3))\ntrain &lt;- iris[sample, ]\ntest &lt;- iris[!sample, ] \n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 5: \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 LDA<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49 <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/MASS\/versions\/7.3-53\/topics\/lda\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 lda()<\/a> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 <strong>MASS<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 LDA \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#fit LDA model\n<\/span>model &lt;- lda(Species~., data=train)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view model output<\/span>\nmodel\n\nCall:\nlda(Species ~ ., data = train)\n\nPrior probabilities of groups:\n    setosa versicolor virginica \n 0.3207547 0.3207547 0.3584906 \n\nGroup means:\n           Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width\nsetosa -1.0397484 0.8131654 -1.2891006 -1.2570316\nversicolor 0.1820921 -0.6038909 0.3403524 0.2208153\nvirginica 0.9582674 -0.1919146 1.0389776 1.1229172\n\nCoefficients of linear discriminants:\n                    LD1 LD2\nSepal.Length 0.7922820 0.5294210\nSepal.Width 0.5710586 0.7130743\nPetal.Length -4.0762061 -2.7305131\nPetal.Width -2.0602181 2.6326229\n\nProportion of traces:\n   LD1 LD2 \n0.9921 0.0079 \n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21:<\/strong> \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e38\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 35.8% \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e38\u0e4c <em>\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e08\u0e34\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22<\/em><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21:<\/strong> \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e19\u0e34\u0e14<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e41\u0e22\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19:<\/strong> \u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e01\u0e0e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 LDA \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>LD1:<\/strong> 0.792 * \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e32\u0e27\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a\u0e40\u0e25\u0e35\u0e49\u0e22\u0e07 + 0.571 * \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a\u0e40\u0e25\u0e35\u0e49\u0e22\u0e07 \u2013 4.076 * \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e32\u0e27\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a \u2013 2.06 * \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>LD2:<\/strong> 0.529 * \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e32\u0e27\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a\u0e40\u0e25\u0e35\u0e49\u0e22\u0e07 + 0.713 * \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a\u0e40\u0e25\u0e35\u0e49\u0e22\u0e07 \u2013 2.731 * \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e32\u0e27\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a\u0e14\u0e2d\u0e01 + 2.63 * \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e35\u0e1a<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e2a\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21:<\/strong> \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 6: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#use LDA model to make predictions on test data\n<\/span>predicted &lt;- <span style=\"color: #3366ff;\">predict<\/span> (model, test)\n\nnames(predicted)\n\n[1] \"class\" \"posterior\" \"x\"   \n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e04\u0e37\u0e19\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a:<\/strong> \u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07<\/a> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e2b\u0e01\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#view predicted class for first six observations in test set\n<\/span>head(predicted$class)\n\n[1] setosa setosa setosa setosa setosa setosa\nLevels: setosa versicolor virginica\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view posterior probabilities for first six observations in test set<\/span>\nhead(predicted$posterior)\n\n   setosa versicolor virginica\n4 1 2.425563e-17 1.341984e-35\n6 1 1.400976e-21 4.482684e-40\n7 1 3.345770e-19 1.511748e-37\n15 1 6.389105e-31 7.361660e-53\n17 1 1.193282e-25 2.238696e-45\n18 1 6.445594e-22 4.894053e-41\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view linear discriminants for first six observations in test set\n<\/span>head(predicted$x)\n\n         LD1 LD2\n4 7.150360 -0.7177382\n6 7.961538 1.4839408\n7 7.504033 0.2731178\n15 10.170378 1.9859027\n17 8.885168 2.1026494\n18 8.113443 0.7563902\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e39\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 LDA \u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e38\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#find accuracy of model\n<\/span>mean(predicted$class==test$Species)\n\n[1] 1<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0e\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e1b\u0e35\u0e0a\u0e35\u0e2a\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 <strong>100%<\/strong> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e43\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 LDA \u0e41\u0e17\u0e1a\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e48\u0e32\u0e19\u0e15\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e16\u0e39\u0e01\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e21\u0e32\u0e01<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 7: \u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15 LDA \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e41\u0e22\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e31\u0e19\u0e41\u0e22\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e38\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e14:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define data to plot\n<\/span>lda_plot &lt;- cbind(train, predict(model)$x)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createplot\n<\/span>ggplot(lda_plot, <span style=\"color: #3366ff;\">aes<\/span> (LD1, LD2)) +\n  geom_point( <span style=\"color: #3366ff;\">aes<\/span> (color=Species))\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11639 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lda_r1.png\" alt=\"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\" width=\"431\" height=\"427\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a R \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49 <a href=\"https:\/\/github.com\/Statorials\/R-Guides\/blob\/main\/linear_discriminant_analysis\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e48<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e21\u0e37 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1161","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - 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\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40-2\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-27T11:00:03+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lda_r1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"\u0e14\u0e23.\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e41\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" 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