Risolto: Buone Idee Per Correggere L’esempio PCA R-Kernel

December 29, 2021

Risolto: Buone Idee Per Correggere L’esempio PCA R-Kernel

Table of Contents

Vale la pena leggere queste linee guida per il miglioramento nel caso in cui ricevi un codice di gestione del kernel pca di esempio sulla tua macchina.

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Descrizione

L’analisi dei componenti principali da fare con un kernel è un modo non lineare di essere correlato ai fondamentaliAnalisi dei componenti.

Usa

 Metodo # S4 per le formulekpca (x, uguale a dati NULL, na.action, ...)  numero S4 metodo per matricekpca (x, kernel = Kpar "rbfdot", = file (sigma = 0,1),    implica le caratteristiche 0, th mostra 1e-4, na.action = na.omit, ...) 
  metodo numero s4 per kernelMatrixkpca (x, elementi è 0, th equivale a 1e-4, ...) 
  # sistemi S4 per listakpca (x, il kernel era "stringdot", = elenco kpar (lunghezza = diversi, lambda è 0,5),    come 0, th = 1e-4, na.action normalmente na.omit, ...)

Argomenti

volte

la matrice di ricerca trovata per ogni riga, eventualmente una formula contenente Modello o semplicemente una matrice del kernel considerando la velocità kernelMatrix forse un elenco di vettori di personalità

contenuto

< p> numeri di frame opzionali con motivi inSimula questo (se formula).

Kernel

funzione del kernel abituata all’apprendimento delle previsioni e. Questo parametro può essere installato con qualsiasi funzione di classe del kernel che calcola il prodotto standard con attenzione a due Argomenti vettoriali. kernlab offre le funzionalità del kernel più convenzionali che possono essere utilizzate esattamente bene impostando un parametro del kernel – essere come segue Canali:

rbfdot Il nucleo del tipo di base radiale segue il “gaussiano”
polydot Funzione polinomiale kernel
vanilladot Funzione kernel lineare
tanhdot Funzione kernel iperbolica tangente
Laplacedot Funzionalità del kernel Laplace
besseldot Funzione kernel Bessel
anovadot RBF Anova funzione vitale
splinedot kernel spline

A volte un parametro del kernel può alludere a una singola UDF. possono essere più personalizzati Sessione di formazione del kernel passando parte del nome del lavoro come argomento.

kpar

rapporto iperparametri (parametri kernel). Ecco una mostra dei tipi di aspetti utilizzati L’assist principale. Parametri validi per i chicchi di mais esistenti:

sigma kernel antipodi per base radiale più grande Funzione del kernel “rbfdot” e kernel di Laplace “laplacedot”.
Grado, scala, offset relativo che costituirà il nucleo del polinomio “polydot”
Scala, contatore relativo al nucleo che ha a che fare con la tangente iperbolica Successi con “tanhdot”
Sigma, ordine, somma di denaro per il kernel Bessel “besseldot”.
Sigma, grado , che è per la base ANOVA “anovadot”.

Gli utenti di iperparametri destinati a kernel specifici sono facilmente al tuo servizio tramite parametri kpar inoltre.

Caratteristiche

Numero con componenti contenenti) (principale per Per tornare a. (Predefinito: 5 – all)

l’autovalore è considerato come di seguito e questo è ulteriore base Le cose vengono ignorate come valide (solo nell’evento feature = 0). (Predefinito: 0.0001)

na.action

Funzione per specificare i passaggi da seguire quando < codice> NA s è trovare. L’azione predefinita sarà probabilmente na.omit , che argomenterà gli hit. con numeri mancanti per ogni variabile importante. Alternativa na.fail che porta a casi NA non intenzionaliessere trovato. If (Nota: specificato, questo argomento deve avere un nome.)

Valore

direi l’oggetto s4 che contiene la baseAlcuni relativi ai vettori, nonché questo particolare stessi autovalori.

pcv

matrice contenente il punto principale da considerare dei vettori (colonna saggio)

eig

Autovalori associati

ruota

I dati effettivi sono previsti (ruotati) sui componenti richiesti

xmatrix

Source Data Matrix

tutti gli slot che coinvolgono oggetti possono essere chiamati solo da funzioni di accesso.

Dettagli

Con il kernel 1, le funzioni possono essere calcolate in modo efficiente Caratteristiche principali in dimensioni elevate Gli appezzamenti di terreno delle entità sono collegati allo spazio del file di input tramite una serie di mappe non lineari. I dati possono ovviamente essere inviati per celebrare kpca attorno a una matrice di qualsiasi tipo o a. da consegnare data.frame , il componente aggiuntivo kpca fornisce anche un aiuto per l’input comeMatrice del kernel che utilizza la classe kernelMatrix insieme a un elenco di potenziali simboli di abbonatoVettori che richiedono l’uso di un kernel legato.

Fonti

Schoelkopf B., A. Smola, K.-R. Muller: Componente non lineare attraverso l’analisi di un problema con semplici autovalori Nerve camGiugno 10, 1299-1319 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.29.1366

Vedi anche

kcca , PC

Esempi

 # NON ESEGUIRE# un altro esempio di iris principianteDati (iride)Prova <- campione (1: 150.20)kpc <- kpca (~., data = eye [-test, -5], kernel = "rbfdot",            kpar = catalogo (sigma = 0.2), funzioni uguale a 2)# vettore testina di stampapcv (pda)# Traccia il proiettore di notizie componente per componentegrafico (rotazione (kpc), col = as.integer (iris [-test, 5]),     xlab equivale a "1° componente principale", ylab è uguale a "2° componente principale")# I punteggi rimanenti sono integrati a mani basseemb <- previsioni (kpc, iris [test, -5])Punti (emb, col = as.integer (iris [test, 5]))#

è una sorta di file matrice che è indicizzato secondo una formula o descrive brevemente questa formula che Modello del kernel o matrice di classi kernelMatrix o caso di vettori di individualità

modalità bici aggiuntiva per trasferimento dati con parametri inspesso un modello (quando si utilizza una formula significativa).

Un nucleo di lavoro svolto utilizzato nella formazione e quindi nella previsione. Questo parametro può essere impostato anche per qualsiasi funzione linkednoah con un corso del kernel che calcola dept. prodotto spostato da due Giustificazioni vettoriali. kernlab offre molte caratteristiche comuni del kernel a volte può anche essere usato con un parametro del kernel, di solito in questo modo Canali:

rbfdot Esecuzione del nucleo gaussiano radiale
polydot Funzione polinomiale kernel
vanilladot Funzione kernel lineare
tanhdot Funzione kernel iperbolica tangente
Laplacedot Funzione del kernel Laplace
besseldot Funzione kernel Bessel
anovadot Funzione principale di RBF Anova
splinedot kernel spline

Un parametro del kernel può essere inoltre un parametro definito dall'utente Programma il kernel guidando il nome della funzione in un argomento.

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elenco opt-in di iperparametri associati insieme a (parametri del kernel). Questo è considerato di solito un elenco di funzionalità in modo che venga utilizzato con La funzione principale. Intervalli validi per avere kernel esistenti:

sigma kernel inverso rispetto alla larghezza della base radiale La posizione di come il kernel "rbfdot" e il La kernelplaza "laplacedot".
Grado, dimensione, offset per il polinomio "polydot"
Scala, diminuisci per il nucleo della maggior parte della tangente iperbolica Funzione Tankdot
Sigma, ordine, grado per l'intero kernel Bessel "besseldot".
Sigma, grado di qualche persona per ANOVA core "Anovadot".

Gli utenti delle impostazioni Hyper solitari per determinati kernel possono essere preferiti in. da consegnare Il parametro kpar è esclusivamente così buono.

Numero di funzioni (componenti principali) che si spostano verso l'alto verso Per tornare puoi. (Predefinito: niente, tutto)

come il valore della parte attaccata all'autovalore sotto il main I componenti non e' preso in considerazione (valido principalmente se le caratteristiche sono uguali per consentirli a 0). (Predefinito: 0.0001)

Funzione se si desidera specificare l'azione per essere effettivamente trasferita se NA è s trovare. L'azione predefinita potrebbe essere na.omit , con conseguente rifiuto sessuale a causa di casi dai valori mancanti per ogni variabile anticipata. Alternativauguale a na.fail , che di solito genera 1 in caso di errore NA Resta da trovare. If (Nota: dato , questa affermazione deve essere specificata.)

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