多変量解析の基礎III　判別分析（再改訂版）): 理論とRによる演習
ビッグデータという言葉に象徴されるように，データからの知識抽出技術が注目
を集めています．本書はこの技術の基礎の基礎である多変量解析技術の中から
判別分析を解説します．理論だけでなく，Rを使って実際にデータ処理を体験でき
るようにしています．また，単なるRのノウハウ書としないために，理論展開に沿っ
てデータ解析を段階を踏んで体験できるように工夫しています．
Rによる多変量解析の解説書は，あまた出版されています．例えば，線形判別
分析はlda()関数を使えば簡単に実行できます．また，マハラノビス距離による判
別分析にはmahalanobis()関数が用意されています．多くの本がこのlda()関数や
mahalanobis()関数の使い方を解説しています．本書の特徴は，lda()関数，
mahalanobis()関数の背景にある基礎理論を解説し，その展開に沿ってRによる演
習を段階的に組んでいる点にあります．

目次は以下の通りです．

1. はじめに

2. 線形判別分析（2変量）
2.1 基礎理論
2.2 行列による表現
2.3 Rによる行列計算
2.4 Rの組み込み関数(lda())による計算

3. 定数項cの決め方
3.1 マハラノビス距離
3.2 定数項cの決定
3.3 Rによる計算
3.4 未知データの判別

4.