# 定义高斯核函数 gaussian_kernel <- function(x, y, sigma = 1) { exp(-sum((x - y)^2) / (2 * sigma^2)) } # 示例使用 x <- c(1, 2, 3) y <- c(2, 3, 4) sigma <- 1 K <- gaussian_kernel(x, y, sigma) print(K) 这些示例展示了如何在R语言中拟合高斯核函数,并应用于核密度估计、支持向量机和核回归...
# 函数:计算高斯核权重矩阵gaussian_kernel<-function(X,sigma){n<-nrow(X)# 初始化权重矩阵K<-matrix(0,n,n)# 计算权重矩阵for(iin1:n){for(jin1:n){K[i,j]<-exp(-sum((X[i,]-X[j,])^2)/(2*sigma^2))}}return(K)}# 示例数据set.seed(42)data<-matrix(rnorm(20),nrow=10)# 计算...
#R语言中的高斯核与权重矩阵高斯核(Gaussian Kernel),又称为径向基函数(Radial Basis Function),在机器学习和模式识别的领域中有着广泛的应用。特别是在支持向量机(SVM)和核主成分分析(KPCA)等算法中,高斯核能够帮助我们处理非线性问题。本文将为您深入探讨高斯核的权重矩阵,并提供可在R语言中实现的代码示例,让您...
kernel = "gaussian") model.1 <- gwr.basic(formula, data = dta, bw = bw.1, adaptive = T, kernel = "gaussian") summary(model.1) ## Length Class Mode ## GW.arguments 11 -none- list ## GW.diagnostic 8 -none- list ## lm 14 lm list ## SDF 159 SpatialPolygonsDataFrame S4 ##...
Ridge Regression (KRR) 中的核函数选择，高斯核 (Gaussian Kernel) 和拉普拉斯核 (Laplacian Kernel) ...
+ kernel = 'gaussian'), #默认的函数拟合是高斯函数 + col = 'blue', + lwd = 3) #可以控制线宽 (2)负二项分布Rcode > N <- 100000 > n <- 100 > p <- 0.9 > x <- rnbinom(N, n, p) > hist(x, + xlim = c(min(x), max(x)), ...
该函数两个主要参数bw(箱型的宽度)和kernel(核函数)，核函数默认为高斯函数gaussian其他函数包括：...
***Modelcalibrationinformation***Kernelfunction:gaussianAdaptivebandwidth:25(numberofnearestneighbours)Regressionpoints:thesamelocationsasobservationsareused.Distancemetric:Euclideandistancemetricisused. ***SummaryofGWRcoefficientestimates:***Min.1stQu.Median...
kernel = c(“gaussian”, “epanechnikov”, “rectangular”, “triangular”, “biweight”, “cosine”, “optcosine”), #选择列表中的一种计算方法,默认为第一种。方法名称可使用首字母代替。 weights) #给不同的x值赋予权重,长度和x相同。默认权重相同。
Gaussian Radial Basis kernel function. Hyperparameter : sigma = 0.1 Number of Support Vectors : 32 Training error : 0.02 Probability model included. >predict(irismodel, iris[c(3, 10, 56, 68, 107, 120), -5], type = "probabilities") ...