换r的版本,看它报错对应什么版本,你安装那个版本的r就是了
载入需要的R包 #安装需要的R包 install.packages("tidyverse") install.packages("randomForest") install.packages('e1071') install.packages("glmnet") install.packages("VennDiagram") install.packages("ggplot2") #加载需要的R包 library(tidyverse) library(glmnet) source('msvmRFE.R') library(VennDiagra...
后台回复“111",领取代码,代码编号:231019 2.载入需要的R包 #安装需要的R包install.packages("tidyverse")install.packages("randomForest")install.packages('e1071')install.packages("glmnet")install.packages("VennDiagram")install.packages("ggplot2")#加载需要的R包library(tidyverse)library(glmnet)source('m...
SVM-RFE算法演示 为了演示SVM-RFE在R语言中的应用,我们首先生成一组模拟的医学数据,包含40个特征和100个样本,其中20个样本为健康组,80个样本为疾病组。 # 生成模拟数据set.seed(123)n<-100p<-40data<-data.frame(matrix(rnorm(n*p),n))colnames(data)<-paste("Gene",1:p,sep="")data$Group<-c(rep(...
(e1071)) # 在每个核心加载必要的包 # 定义SVM-RFE函数 svm_rfe <- function(features, response, n_folds = 10) { rfe_control <- rfeControl( functions = caretFuncs, method = "cv", number = n_folds, allowParallel = TRUE ) # 使用支持向量机进行RFE rfe_results <- rfe( x = features, ...
Apriori算法在R中的简单实现 、 我正在准备一个关于R中的数据挖掘算法的讲座,我想在其中演示著名的先验算法。有人能告诉我这个算法在R中的一个简单实现吗?(我不是在寻找包,例如arules,而是从零开始寻找可理解的实现源代码。它也无助于查看arules的源代码:它只是调用算法<e 浏览0提问于2015-09-09得票数 3 回...
Rcpp在R语言中实现C++与R的交互 此工具包中有四个核心的包:RcppArmadillo使得线性代数的引入语法更加接近matlab;RcppEigen 高优化的线性代数计算;RInside实现在C++中调用R代码;RcppParallel...基于Rcpp实现计算的并行运算。...在构建好C++文件后,我们可以通过Rcpp自带的sourceCpp将C++文件引入R语言之后其函数就可以像...
决定系数R^2为: 0.93392 剩余预测残差RPD为: 4.2631 平均绝对百分比误差MAPE为: 0.0032299 研究内容 基于SVM-RFE-BP的特征选择算法结合BP神经网络的多输入单输出回归预测是一种结合了支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)和反向传播(BP)神经网络的方法。下面是算法的基本步骤: ...
svmrfe基于支持向量机回归(Support Vector Machine Regression,SVMR)的思想,通过计算特征的重要性,对特征进行排序和选择,以提高模型的泛化能力。下面将详细介绍svmrfe特征提取算法的步骤。 步骤1:数据准备 特征提取的第一步是数据准备。首先,需要收集和整理与问题有关的数据集,包括原始特征向量和对应的标签。然后,将...
主成分分析的基本计算过程是:算法:主成分分析(Principal Component Analysis) 输入:数据集D拥有刀个样本p个特征,D={K,圪,...,圪),贡献度Contribute 输出:降维后的主成分矩阵PCA D(n×r) 过程开始 (1)求D的均值向量j=∞,X2,...芦p),其大小是(1xp); (2)去中心化,得Dk{K--Xl,圪--X2,...,名...