r - R で関数を記述して、累積的な可変数の因子で判別分析を実行することは可能ですか?

Question

幾何学的形態計測データに対して最小判別分析を実行しようとしています。幾何学的形態計測データは通常、多数の変数を生成し、判別分析は標本を正確に分類するために変数よりも多くのデータ ポイントを必要とするため、文献の一般的な解決策は、主成分分析を実行してから、99% 未満を表す可変数の PC を使用することです。 LDA の入力として最高の再分類率を返します。

現在、私がこれを行っている方法は、使用可能なすべての PC の数で R で LDA を実行し (MorphoおよびMASSパッケージの関数を使用)、最高の精度を返す PC の最小数が見つかるまで、分類の精度を手動で記録することです。 、しかし、これは非常に非効率的です。

最初の N 個の PC のすべての可能な数 (累積分散の 99% を表す特定のユーザー定義レベルまで) に対して LDA を実行し、再分類率のパーセントを返す関数を作成する方法があるかどうか疑問に思っていました。各レベルで、次のようなものが生成されます。

PCs percent_accuracy
20  72.2
19  76.3
18  77.4
17  80.1
16  75.4
15  50.7
... ...
1   20.2

したがって、行 1 は最初の 20 台の PC が使用されたときの再分類率であり、行 2 は最初の 19 台の PC が使用されたときの率であり、以下同様です。