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(...
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
SAS这个软件，本身其实是包罗万象的。现在大家喜欢说我会用SAS，其实都是托大了。就好像说我会R一样。
svm-accuracy图 神奇吧,就是如此简单,我们用的都是入门级函数,稍微懂点R语言就能实现。 通过SVM-RFE筛选出目标基因之后,我们还可以进行预后模型构建、免疫肿瘤微环境和免疫细胞相关性分析等,想做免疫分析的可以扫码关注我们。 如需代码及示例数据等文件,请扫码聊天框回复 “B24”领取!
【22】代码分享│生信分析之R语言分析相关性及可视化的N种风格 【23】代码分享│TCGA数据获取有困难,不会预处理,学习起来 【24】代码分享│机器学习-支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)的构建 【25】代码分享│R可视化:对两个矩阵进行相关性可视化分析 【26】GEO数据库多数据集差异分析整合利器RRA,再也不用纠结去除...
R语言实现牛顿迭代算法 我们今天给大家介绍一个用来迭代的算法牛顿迭代法(Newton's method)。单变量下又称为切线法。它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。首先我们看下牛顿迭代算法的公式: ?...其中,Xn+1和Xn主要是指的在n+1和n这个位置的X值。 以上公式的推导可以用泰勒展开公式进行推导。...接...
RFE r语言代码 RFE(Recursive Feature Elimination)是一种特征选择的算法,可以用于选择数据集中对预测目标最具有影响力的特征。在R语言中,我们可以使用一些库来实现RFE算法,如caret和rfe。 下面是实现RFE算法的步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 导入必要的库 | | 2 | 加载数据 | | 3 ...
基于R语言e1071包在SVM模型中使用递归特征消除法(RFE)筛选出的最优的特征模型 上传者:weixin_42676678时间:2021-10-02 论文研究-基于SVM-RFE的水稻抗病基因预测 .pdf 基于SVM-RFE的水稻抗病基因预测,付媛,梁艳春,基因表达数据具有两个主要特征:小样本和高维度,这使传统机器学习方法分析基因表达数据存在很多困难。本文...
RFEr语言代码 RFE(Recursive Feature Elimination)是一种特征选择的算法,可以用于选择数据集中对预测目标最具有影响力的特征。在R语言中,我们可以使用一些库来实现RFE算法,如caret和rfe。 下面是实现RFE算法的步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 导入必要的库 | | 2 | 加载数据 | | 3 | ...
本代码使用svm_RFE来循环递归式的对数据特征进行排序,从而筛选出有用的特征,同时可以看到特征排序,已经每次筛选出去的特征点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 openharmony_neo 2025-01-26 18:37:10 积分:1 kc3xm51 2025-01-26 18:36:17 积分:1 ...