Resuelto: Sugerencias Para Corregir El Ejemplo De PCA De R-Kernel

Estas pautas de reparación se están leyendo realmente si obtiene un código de error de kernel de pca modelo en su máquina.

Deje de perder el tiempo con errores informáticos.

  • 1. Descargue e instale Restoro
  • 2. Inicie el programa y haga clic en "Escanear"
  • 3. Haga clic en "Reparar" para corregir cualquier error detectado por el análisis
  • Haga clic aquí para obtener una descarga gratuita de esta poderosa herramienta de optimización de PC.

    Descripción

    El análisis de componentes principales de un kernel es una nueva forma no lineal relacionada con los elementos fundamentales de una persona.Análisis de componentes.

    Use

     Método # S4 para hacer fórmulaskpca (x, = data NULL, na.action, ...) 

    # Método S4 relativo a la matrizkpca (x, kernel = Kpar "rbfdot", = lista (sigma = 0,1), = características 0, esto implica 1e-4, na.action = na.omit, ...)

    # método s4 como kernelMatrixkpca (x, las características son 0, esto equivale a 1e-4, ...)

    método numérico S4 para la listakpca (x, kernel es siempre "stringdot", = lista de opciones de kpar (longitud = 4, lambda es 0.5), es igual a 0, th equivale a 1e-4, na.action significa na.omit, ...)

    Argumentos

    x

    A menudo, la matriz de datos que se encuentra para la fila o una fórmula que contiene Modelo o simplemente una buena matriz de kernel con la tasa de velocidad kernelMatrix o una lista junto con los vectores de encanto

    datos

    < p>

    un marco de opción de datos con motivos enSimular mi (fórmula if).

    Kernel

    Tarea del kernel utilizada para aprender profecías y. Este parámetro tiene la capacidad de configurarse con cualquier función de elegancia del kernel que calcule el modelo de puntos con respecto a dos Argumentos vectoriales. kernlab ofrece todas las características del kernel más comunes que pueden usarse muy bien configurando otro parámetro del kernel para que sea, aunque sigue Canales:

    • rbfdot Lo importante de la base radial sigue su “Gaussiano”

    • polydot Función polinomial del núcleo

    • vanilladot Función de núcleo lineal

    • tanhdot Muestra resultados del kernel hiperbólico tangente

    • Laplacedot Función del kernel de Laplace

    • besseldot El kernel de Bessel ofrece los resultados

    • anovadot Función principal de RBF Anova

    • splinedot núcleo de spline

    En ocasiones, un parámetro del kernel puede referirse a una única UDF. puede ser personalizado Clase de kernel pasando parte relacionada con el nombre de la función como un caso.

    kpar

    Datos de hiperparámetros (parámetros del kernel). Aquí se considera una lista de los tipos de parámetros utilizados. La función principal. Parámetros válidos para granos de maíz clásicos:

    • sigma kernel inverso para una base radial sustancial La función del kernel “rbfdot” es tan extrema como la del kernel de Laplace “laplacedot”.

    • Grado, escala, minimizar en relación con el núcleo del polinomio “polydot”

    • Escala, desplazamiento relativo a ese núcleo de la tangente hiperbólica Éxitos gracias a “tanhdot”

    • Sigma, estrategia, grado para el kernel de Bessel “besseldot”.

    • Sigma, grado , que es para el núcleo ANOVA “anovadot”.

    Los usuarios de hiperparámetros para núcleos específicos son ciertamente accesibles a través de recomendaciones de kpar también.

    Características

    Número con componentes de funciones) (principal para Volver a. (Predeterminado: dos – todos)

    th

    El valor propio está debajo y esto sin duda también es básico Las cosas se ignoran como legales (solo cuando las características = 0). (Predeterminado: 0.0001)

    na.action

    Función para especificar procedimientos a seguir cuando NA s es encontrar. La operación predeterminada es na.omit , que podría rechazar hits. que tienen valores perdidos para cada importante flexible. Alternativa na.fail que conduce a casos de mascotas NA para ser disfrutado. Si (Nota: especificado, este argumento realmente tiene un nombre).

    Valor

    todo el objeto s4 que contiene su base actual Algunos de los vectores, tan adecuadamente como los mismos valores propios.

    pcv

    matriz que contiene cualquier elemento principal de vectores (columna salvia)

    eig

    Autovalores asociados

    pivotes

    Los datos reales siempre se proyectan (rotan) en las variables requeridas

    xmatrix

    Source Data Matrix

    virtualmente todas las ranuras de objetos pueden tener derecho a través de funciones de acceso.

    Detalles

    Con el kernel 7, las funciones se pueden calcular de manera eficiente Características clave en High Dimension Las gráficas de entidades están vinculadas a su espacio de entrada a través de una serie que normalmente se asocia con mapas no lineales. Se pueden enviar datos, incluido el curso, para apreciar kpca en una matriz a o a. para ser entregado a menudo data.frame , el complemento kpca también proporciona ayuda de entrada comoMatriz de kernel en la clase kernelMatrix o como una lista usando símbolos de suscriptorVectores que requieren el uso de un kernel encadenado.

    Fuentes

    Schoelkopf B., A. Smola, K.-R. Müller: Componente no lineal como análisis de una desventaja con valores propios básicos Leva nerviosa 10 de junio de 1299-1319 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.29.1366

    Ver también

    kcca , PC

    Ejemplos

     # NO EJECUTAR# otro ejemplo de un nuevo iris nuevoDatos (iris)Prueba <- subconjunto (1: 150.20)kpc <- kpca (~., los datos implican iris [-test, -5], el kernel es igual a "rbfdot",            kpar es igual a lista (sigma = 0.2), trabajos = 2)# vector cabezal de impresiónpcv (pda)# Seguimiento del componente del proyector de información usando el componentegráfico (rotación (kpc), col = as.integer (iris [-test, 5]),     xlab = "primer componente principal", ylab equivale a "segundo componente principal")# La calificación restante está integradaemb <- pronósticos (kpc, ojo [prueba, -5])Puntos (emb, col equivale a as.integer (iris [prueba, 5]))#

    en realidad, un archivo de matriz que se estructura de acuerdo con una fórmula o un tipo común de describe una fórmula que Modelo de kernel o matriz de campo kernelMatrix o vectores de caracteres entre mayúsculas y minúsculas

    Cuadro de bicicleta más profundo para transferir datos mediante variables ena menudo un modelo (cuando se trabaja con una fórmula).

    Un núcleo de trabajo que se utiliza en el entrenamiento y, por lo tanto, en el pronóstico. Este parámetro también se puede ubicar para cualquier función vinculada noah con algún tipo de clase de kernel que calcule dept. equipo movido entre dos Argumentos vectoriales. kernlab ofrece muchas características repetidas del kernel en algunas circunstancias, se puede usar con el mejor parámetro del kernel, generalmente así Canales:

    • rbfdot Función de kernel ab radial gaussiana

    • polydot Mostrar resultados del polinomio del núcleo

    • vanilladot Función de núcleo lineal

    • tanhdot Elemento de kernel hiperbólico tangente

    • Laplacedot Función del kernel de Laplace

    • besseldot Posición del kernel de Bessel

    • anovadot Función principal de RBF Anova

    • splinedot núcleo de spline

    r kernel pca example

    Es muy probable que un parámetro del kernel también sea un parámetro definido por el usuario Programe un kernel pasando el nombre de una función con un argumento.

    Deje de perder el tiempo con errores informáticos.

    ¿Tu computadora funciona lentamente y recibes errores? No se preocupe, Restoro puede solucionarlo. Restoro descubrirá cuál es el problema con su PC y reparará los problemas de registro de Windows que le están causando una amplia gama de problemas. No tiene que ser un experto en computadoras o software: Restoro hace todo el trabajo por usted. La aplicación también detectará archivos y aplicaciones que fallan con frecuencia y le permitirá solucionar sus problemas con un solo clic. Haga clic aquí ahora:


    lista de hiperparámetros pertinentes con (parámetros del kernel). Suele ser una lista asociada con las funciones que se utilizarán con La función principal. Rangos válidos para kernels existentes:

    • sigma kernel inverso en cuanto al ancho de la base radial La posición con respecto al kernel "rbfdot" y La kernelplaza "laplacedot".

    • Grado, escala, desplazamiento para, sin duda, el polinomio "polydot"

    • Escala, desplazamiento para el núcleo de la tangente hiperbólica Función Tankdot

    • Sigma, orden, calidad para el kernel de Bessel "besseldot".

    • Sigma, escolarización de una persona para ANOVA central "Anovadot".

    Los usuarios de hiperprocesos solo para ciertos kernels en muchos casos se pueden usar en. El parámetro kpar puede ser tan bueno.

    Número de funciones (componentes principales) en el aire para Devolver a. (Predeterminado: nada, todo)

    el valor de esa parte del valor propio bajo yo diría que el principal Los componentes no se toman en cuenta (válido solo si las características son exactamente iguales a 0). (Predeterminado: 0.0001)

    r kernel pca example

    Función si desea especificar una acción específica que se transferirá si tal vez NA es s encontrar. La práctica predeterminada podría ser na.omit , completada en rechazo debido a casos con valoraciones faltantes para cada variable requerida. Alternativaes igual a na.fail , que genera 1 con respecto al error NA Queda por considerar. Si (Nota: dado, se debe especificar esta expresión.)

    Haga clic aquí para obtener una descarga gratuita de esta poderosa herramienta de optimización de PC.

    R Kernel Pca Example
    R Kernel Pca Beispiel
    R Kernel Pca Esempio
    R Kernel Pca Przyklad
    R Kernel Pca Voorbeeld
    R Primer Yadra Pca
    R Kernel Pca Exemplo
    R 커널 Pca 예제
    R Karna Pca Exempel
    Exemple De Noyau Pca R