SVM-RFE (https://github.com/johncolby/SVM-RFE)是一个R包，实现了支持向量机递归特征消除（mSVM-R...
利用R语言进行SVM..利用R语言进行SVM-REF分析,筛选基因,需要多长时间,我这样会有结果吗,input基因差异表达表格,然后分成了对照组和实验组,直接运行了这个svmREF代码,然后一直回报一个参数,一直回报,不知道
即数据只有一类,并存在部分离群(异常)值。另外SVM建模涉及的全部变量必须是数字型(numeric)--如果是分类型变量,则需要在建模之前编码(encode命令)。因变量可以使用因子变量(factor variables)方法,如加上前缀i.和c.。(注意:这里的因子变量的说法只针对Stata,和R语言中的factor variable有不同。)...
options(stringsAsFactors =F)# 首先读取两个文件sig_matrix <-"LM22-ref.txt"# cibersoft 内置数据库挖掘mixture_file <-"mRNA2.txt"# 约80M,TCGA数据库# 两个表达矩阵需要取交集#read in dataX <- read.table(sig_matrix,header=T,sep="\t",row.names=1,check.names=F) Y <- read.table(mixture_...
代码如下,无需运行,我已经把两个矩阵保存为 'input.Rdata' 文件啦 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 首先读取两个文件 sig_matrix <-"LM22-ref.txt" # cibersoft 内置数据库挖掘 mixture_file <- "mRNA2.txt" # 约80M,TCGA数据库 # 两个表达矩阵需要取交集 #read in data X <-...
即数据只有一类,并存在部分离群(异常)值。另外SVM建模涉及的全部变量必须是数字型(numeric)--如果是分类型变量,则需要在建模之前编码(encode命令)。因变量可以使用因子变量(factor variables)方法,如加上前缀i.和c.。(注意:这里的因子变量的说法只针对Stata,和R语言中的factor variable有不同。)...