Sylwia Iwańska.txt

> #Zadanie3
> dane=read.csv2("dane_perla2.csv")
 dane=read.csv2("dane_perla2.csv")
> dane
> attach(dane)
> names(dane)
> library(cluster)
> library(stats)
> set.seed(2011)
> podzial=clara(dane$x,4)
> podzialy=clara(dane$y,4)
> plot(dane$x,pch=podzial$cluster,col=podzial$cluster)
> points(podzial$medoids,cex=2,pch=19)
> plot(dane$y,pch=podzialy$cluster,col=podzialy$cluster)
> points(podzialy$medoids,cex=2,pch=19)
> str(podzial)
> str(podzialy)
> plot(dane$klasa,pch=podzialy$cluster,col=podzialy$cluster)
> plot(dane$klasa,pch=podzial$cluster,col=podzial$cluster)
> plot(dane$klasa,pch=podzial$cluster,col=podzial$cluster)

> #Zadanie2
> dane=read.csv2("regresja_k.csv")
> attach(dane)
> names(dane)
> model3= lm(y~x+I(x^2)+I(x^3))
> model4= lm(y~x+I(x^2)+I(x^3)+I(x^4))
> summary(model3)
> summery(model4)
> summary(model4)
> #model4 jest lepszy niz model3 poniewa? kwadrat wsp??czynnik?w korelacji ma wiekszy niz w modelu3 
> ndane=data.frame(x=seq(min(x),max(x),length=300))
> plot(x,y)
> lines(ndane$x,predict(model3,ndane),lwd=2,col="pink")
> lines(ndane$x,predict(model4,ndane),lwd=2,col="red")
> #jak wida? lepiej dopasowuje sie model4 niz model3
> anova(model3,model4)
> #model4 jest lepszy niz model3
> model=loess(y~x)
> plot(x,y)
> lines(ndane$x,predict(model,ndane),lwd=2,col="red")
> summary(model)
> lines(ndane$x,predict(loess(y~x,span=0.6,degree=1),ndane),lwd=2,col="blue")
> podany wyzej model nie jest tak dobry jako model4

> Zadanie1
> dane=read.csv2("dane_perla2.csv")
> attach(dane)
> names(dane)
> length(dane$x)
> set.seed(2011)
> xx=dane[1:2000,1]
> yy=dane[1:2000,2]
> klas=dane[1:2000,3]
> ndane=data.frame(xx,yy,klas)
> library(MASS)
> ucz=sample(150,100,rep=F)
> text(ndane$xx,ndane$yy,ndane$klas,col=klas[ndane$klas])
> kl=c("1","2")
> text(ndane$xx,ndane$yy,ndane$klas,col=kl[ndane$klas])
> lin=lda(klas~xx+yy)
> lin