我正在玩线性判别分析，并试图在R中绘制数据，然后绘制判别平面。当我尝试这样做时，我可以得到数据和平面，但平面与3D绘制的数据不匹配。我得到的数据“浮动”在平面上方，而不是平面切割数据。使用lda函数给我们的系数，参数SB.lda，我试图在假设方程为SBx + OPSy + tShoz = 0的情况下求解z，因为lda函数没有给予常数。
当我引用这篇文章（https://stats.stackexchange.com/questions/166942/why-are-discriminant-analysis-results-in-r-lda-and-spss-different-constant-t）并使用该方法生成常数时，我得到了一个常数-13.82201，当绘制时与数据不匹配。
我错过了什么？

library(plotly)
library(MASS)
train <- data.frame(read.table("https://raw.githubusercontent.com/gunsnfloyd/algorithmdata/main/train.tsv",header=TRUE))
head(train)
model <- lda(WS~ SB + OPS  + tSho ,data = train)

SB.lda <- 0.008056699
OPS.lda <- 15.174308879
tSho.lda <- 0.205465030

groupmean<-(model$prior%*%model$means)
constant<-(groupmean%*%model$scaling)
-constant

fig <- plot_ly(train, x = ~SB, y = ~OPS, z = ~tSho, color = ~WS, colors = c('#BF382A', '#0C4B8E'))
fig <- fig %>% add_markers()
fig <- fig %>% layout(scene = list(xaxis = list(title = 'SB'),
                                   yaxis = list(title = 'OPS'),
                                   zaxis = list(title = 'tSho')))

x.lda <- seq(0, 400, length.out = 100) #Range based on SB values
y.lda <- seq(0.5, 0.9, length.out = 100) #Range based on OPS values
z.lda <- outer(x.lda, y.lda, function(x, y) ( (-SB.lda * x - OPS.lda * y) / tSho.lda + 13.82201))

fig <- fig %>% add_surface(x = x.lda, y = y.lda, z = z.lda,colors = "#0C4B8E")      
fig

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