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寒山聽(tīng)雪鐵蟲(chóng) (小有名氣)
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R 包 qkerntool已經(jīng)更新到 1.19版本，歡迎使用
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說(shuō)明 這是一個(gè)關(guān)于以核方法為主的r包介紹，這個(gè)包包含了許多用于分類(lèi)，聚類(lèi)降維和可視化的非線性機(jī)器學(xué)習(xí)工具。該包使用了條件負(fù)定核(cnd kernel)，共集成了26個(gè)核，包含q核版本和cnd版本，其中包含dbscan，譜聚類(lèi)，廣義判別分析 （gda），主成分分析（pca），isomap，線性判別分析（lle），sammon mapping和tsne。 1.在r中直接輸入代碼在cran上查找安裝 install.packages("qkerntool" ) 2 直接下載好的qkerntool_1.19.tar.gz install.packages("e:/qkerntool_1.18.tar.gz" ) 3 rstudio中在菜單欄tools-install packages中查找安裝 install from下拉菜單可以選擇是從cran還是本地安裝包安裝 cnd kernel 由于用于數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典核方法通常被認(rèn)為僅限于正定核，因此，在qkerntools中提出了新的距離算法，新核方法計(jì)算高維投影空間中的距離公式如下 在這里插入圖片描述 qkernel使用兩個(gè)向量參數(shù)之間的內(nèi)核函數(shù)值，即通常依賴于由定義的內(nèi)核矩陣h之類(lèi)的表達(dá)式 在這里插入圖片描述 更改核的參數(shù)會(huì)更改數(shù)據(jù)的投影，從而更改投影空間中的距離。 為了通過(guò)r實(shí)現(xiàn)負(fù)定核表達(dá)，構(gòu)建了一個(gè)s4類(lèi)r包，其中表示為類(lèi)“qkernel”或“cndkernel”的對(duì)象。這些函數(shù)可以作為參數(shù)傳遞給泛型函數(shù)，這些函數(shù)可以評(píng)估更有用的內(nèi)核表達(dá)式，如核矩陣 qkernmatrix 由核方法構(gòu)成的核矩陣 > library("qkerntool" ) > set.seed(20181110) > x <- matrix(rnorm(300), ncol = 100) > qkfunc <- rbfbase(sigma=10,q=0.8) > qkfunc qbase qkernel function. hyperparameter : sigma = 10 q = 0.8 > qkfunc(x[1, ], x[2, ]) [,1] [1,] 4.976754 > qkernmatrix(qkfunc,x) an object of class "qkernmatrix" [,1] [,2] [,3] [1,] 0.000000 4.976754 4.969811 [2,] 4.976754 0.000000 4.960555 [3,] 4.969811 4.960555 0.000000 創(chuàng)造自己的核 自己輸入核函數(shù) > rbf1 <- function(x, y){ + sdist <- crossprod(x) + crossprod(y) - 2*crossprod(x,y) + sdist <- (1 - exp(log(0.8)*sdist/10))/(1-0.8) + return(sdist) >+ } > class(rbf1) <- "qkernel" > rbf1(x[1, ], x[2, ]) qkpca 參數(shù)名 內(nèi)容 x n x d矩陣（n個(gè)樣本，d個(gè)特征）或繼承cndkernmatrix ，qkernmatrix的核矩陣 kernel 核類(lèi)型 qpar 核參數(shù) features 選擇的成分個(gè)數(shù) th 忽略主成分的特征值的值 以iris數(shù)據(jù)集為例，隨機(jī)提取二十個(gè)樣本為測(cè)試集，對(duì)剩余樣本使用“rbfbase”核進(jìn)行降維以及對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)，例子使用了iris數(shù)據(jù)集，代碼及結(jié)果如下 data(iris) test <- sample(1:150,20) qkpc <- qkpca(~.,data=iris[-test,-5],kernel="rbfbase", qpar=list(sigma=50,q=0.8),features=2) # print the principal component vectors pcv(qkpc) #plot the data projection on the components plot(rotated(qkpc),col=as.integer(iris[-test,5]), xlab="1st principal component",ylab="2nd principal component" ) # embed remaining points emb <- predict(qkpc,iris[test,-5]) points(emb,col=as.integer(iris[test,5])) [ last edited by jjdg on 2019-4-26 at 20:55 ] [ Last edited by jjdg on 2019-4-26 at 20:55 ] |
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寒山聽(tīng)雪
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2019-04-26 09:26
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2019-04-26 10:00
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tzynew6樓
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youngen10樓
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wxw082511樓
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liubq0812樓
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nono200913樓
2019-05-02 10:24
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Biotage14樓
2019-05-02 22:07
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sz_kebaoyuan15樓
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96021316樓
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wxw082517樓
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hi_world_119樓
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