# lapply(X, FUC) 对列表或向量中每个元素执行FUC操作,FUNC为自定义或R自带的函数 ## One better way to generate group group <- unlist(lapply(strsplit(sample, "_"), function(x) x[2])) ##One way to generate group #sample_split <- strsplit(sample,"_") #group <- matrix(unlist(sample_...
首先,我们需要明确一点:PCA不是分类算法。分类算法,如k-最近邻(k-NN)、支持向量机(SVM)和决策树,旨在根据数据特征将样本分配到预定义的类别中。PCA则是一种降维技术,其目的是通过线性变换将高维数据投影到低维空间,以保留数据的主要变异性。 很多人会误解PCA,因为在降维后数据点可能会在低维空间中呈现出一定的...
OK,计算映射向量a就是求最大特征向量,也可以是前几个最大特征向量组成矩阵A=[a1,a2,….ak]之后,就可以对新来的点进行降维了:y = A’X(线性的一个好处就是计算方便!) 可以发现,LDA最后也是转化成为一个求矩阵特征向量的问题,和PCA很像,事实上很多其他的算法也是归结于这一类,一般称之为谱(spectral)方法。
# 创建新的数据train = data.frame( class = trainset$class, pca$x ) t = as.data.frame( predict( pca, newdata = pca_testset ) ) new_trainset = train[, 1:9] new_testset = t[, 1:8] # 构建神经网络模型 (NN)library( neuralnet ) n = names( new_trainset ) f = as.formula( ...
ggplot(cy_data,aes(Gene1, Y))+geom_quasirandom(aes(color=factor(Group)), groupOnX=FALSE)+ theme(legend.position=c(0.5,0.7)) + theme(legend.title=element_blank()) + scale_fill_discrete(name="Group") + theme(axis.line.y=element_blank(), ...
1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X 2）将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一...
如果我们有m维的n个数据点X: m*n P: k*m Y = PX: (k*m)(m*n) = (k*n) 新变换矩阵有n个数据点,有k维。 优点 降维:PCA有效地减少了特征的数量,这对遭受维数诅咒的模型是有益的。 特征独立性:主成分是正交的(不相关的),这意味着它们捕获独立的信息,简化了对约简特征的解释。
如果我们有m维的n个数据点X: m*n P: k*m Y = PX: (k*m)(m*n) = (k*n) 新变换矩阵有n个数据点,有k维。 优点 降维:PCA有效地减少了特征的数量,这对遭受维数诅咒的模型是有益的。 特征独立性:主成分是正交的(不相关的),这意味着它们捕获独立的信息,简化了对约简特征的解释。
如果我们有m维的n个数据点X: m*n P: k*m Y = PX: (k*m)(m*n) = (k*n) 新变换矩阵有n个数据点,有k维。 优点 降维:PCA有效地减少了特征的数量,这对遭受维数诅咒的模型是有益的。 特征独立性:主成分是正交的(不相关的),这意味着它们捕获独立的信息,简化了对约简特征的解释。
OK,计算映射向量a就是求最大特征向量,也可以是前几个最大特征向量组成矩阵A=[a1,a2,….ak]之后,就可以对新来的点进行降维了:y = A’X(线性的一个好处就是计算方便!) 可以发现,LDA最后也是转化成为一个求矩阵特征向量的问题,和PCA很像,事实上很多其他的算法也是归结于这一类,一般称之为谱(spectral)方法。