library (MASS)                          # innecesario desde Rcmdr
## para estudiar el código fuente de «lda»:
## > lda
## > methods (lda)
## > getAnywhere (lda.default)
library (datasets)                      # necesario en Rcmdr para «iris»
análisis <- lda (Species ~ ., iris)     # análisis discriminante lineal
análisis                                # medias, coeficientes, sedimentación
plot (análisis)                         # eqscplot (H %*% F[,1:2] * sqrt(150-3))
## para ver la estructura completa del objeto:
## > str (análisis)

nuevo <- data.frame (Sepal.Length=6, Sepal.Width=3, Petal.Length=4, Petal.Width=1)
predict (análisis, nuevo)               # clasificación de un individuo

análisisCV <- lda (Species ~ ., iris, CV=TRUE)       # validación cruzada
análisisCV$posterior                                 # probabilidades a posteriori
mc         <- table (iris$Species, análisisCV$class) # matriz de confusión
p.aciertos <- sum (diag (prop.table (mc)))           # proporción de aciertos
prop.table (mc, 1)                                   # confusión con frec. relativas