前言概述：
在数据分析与机器学习的领域中，分类方法被广泛用于实证分析。诸如逻辑回归、支持向量机、贝叶斯分类、决策树等都是常用的分类技术。每种方法都有其独特的适用环境和难易度。本文将重点关注线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）在R语言中的建模过程与结果。
一、LDA与QDA简述
1. LDA概述
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是对费舍尔线性鉴别方法的统计学、模式识别和机器学习应用的扩展。该方法旨在寻找一个线性组合的特特征，以区分或特征化不同的物体或事件。LDA在多个领域如破产预测、脸部识别、市场营销、生物医学研究等均有广泛应用。
其基本思想是将所有样本投影到一条直线上，使得在这条直线上投影后，样本的类内方差最小，类间方差最大，从而最有利于分类。
1.2 QDA概述
QDA（Quadratic discriminant ysis）是LDA的一个变体，它针对每一类观察估计单独的协方差矩阵。当已知不同类别表现出不同的协方差时，QDA特别有用。但需要注意的是，QDA不能用作降维技术。
二、数据集介绍
费希尔于1936年收集了三种鸢尾花的数据集（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾），其中包括花萼和花瓣的多种测量数据。这个iris数据集包含了150条数据，我们将利用这四个特征（花萼的长度和宽度，花瓣的长度和宽度）来建立模型并实现对鸢尾花的分类判别任务。
在视觉上，这三种鸢尾花可能看起来相似，但在内在特征上却存在差异。我们将通过建模来揭示这些差异。
三、代码实现与结果分析
本文将选取维吉尼亚鸢尾作为评判标准，将其与其他鸢尾进行二分类的判别分析。
3.1 初始设置与数据处理
设置随机数种子以保证结果的可复现性。
加载iris数据集并进行必要的数据预处理，如将Species列转换为因子型数据，并按照一定比例分割为训练集和测试集。
引入所需的MASS包以支持LDA和QDA的分析。
3.2 LDA建模与分析
进行LDA建模，并提取测试集的预测结果与实际结果进行对比，形成对比表格。
从表格结果可以看出，部分预测值与实际判别值存在差异。计算并查看LDA在iris数据集中的二分类的准确率。
3.3 QDA建模与分析
同样地，进行QDA建模并提取预测结果与实际结果进行对比。
从对比结果可以看出，QDA的预测值与实际判别值的差异更少。计算并查看QDA在iris数据集中的二分类的准确率，并将其与LDA的准确率进行比较。
综合以上分析，可以看出QDA在iris数据集中的二分类判别结果优于LDA。