Resolvido: Sugestões Para Resolver O Exemplo R-Kernel PCA

December 29, 2021

Resolvido: Sugestões Para Resolver O Exemplo R-Kernel PCA

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Vale a pena ler essas dicas e sugestões de reparo se você tiver um exemplo de código promocional de erro do kernel pca em sua máquina.

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Descrição

A análise do componente principal de cada kernel é uma forma não linear relacionada de modo que será o fundamentalAnálise de componentes.

Use

 Método número S4 para fórmulaskpca (x, = detalhes NULL, na.action, ...)  # Método S4 para matrizkpca (x, kernel é igual a Kpar "rbfdot", = list (sigma igual a 0,1),    = características principais 0, isso significa 1e-4, na.action implica na.omit, ...) 
  método número s4 para kernelMatrixkpca (x, características é, sem dúvida, 0, th = 1e-4, ...) 
  # S4 método para obter a listakpca (x, kernel é "stringdot", é igual a lista kpar (comprimento = 4, lambda é definitivamente 0,5),    é igual a 1, th = 1e-4, na.action traduz como na.omit, ...)

Argumentos

a matriz de dados veio para cada linha, ou uma mistura contendo Modele ou às vezes apenas uma matriz de kernel com toda a velocidade kernelMatrix ou uma lista confiável de vetores de charme

dados

dados de quadro opcionais com respostas emSimule isso (se fórmula).

Kernel

Função do kernel usada para aprender as previsões e. Este parâmetro pode ser definido com função de classe de kernel diferente que calcula o produto escalar específico em relação a dois positivamente Argumentos de vetor. O kernlab concede os recursos de kernel mais comuns que podem ser usados muito bem através da configuração de um parâmetro do kernel para acabar sendo o seguinte Canais:

rbfdot O núcleo da perspectiva radial segue o “Gaussiano”
polydot Evento polinomial do kernel
vanilladot Função linear do kernel
tanhdot Habilidade do kernel hiperbólico tangente
Laplacedot Função do kernel Laplace
besseldot função do kernel Bessel
anovadot Opção de núcleo RBF Anova
splinedot Kernel de spline

Um parâmetro do kernel às vezes pode se referir ao melhor UDF único. Pode ser personalizado Classe do kernel fornecendo parte do nome da função como um argumento.

kpar

escrever hiperparâmetros (parâmetros do kernel). Aqui está uma lista de, sem dúvida, os tipos de parâmetros usados A função principal. Recursos válidos para grãos de milho existentes:

sigma kernel conflitante para base radial maior Capacidade de kernel “rbfdot”, bem como kernel Laplace “laplacedot”.
Grau, escala de pesagem, deslocamento em relação ao kernel do polinômio “polydot” inquestionavelmente
Escala, deslocamento ente querido ao centro do qual a tangente hiperbólica Sucesso com “tanhdot”
Sigma, ordem, grau de como o kernel Bessel “besseldot”.
Sigma, grau , que geralmente é para ANOVA core “anovadot”.

Usuários de hiperparâmetros para kernels de pipoca específicos são facilmente acessíveis via parâmetros kpar também.

Características

Número com componentes de recurso) (principal para Voltar para. (Padrão: 0 – todos)

O autovalor está abaixo, além deste também é básico Coisas são perdidas como válidas (somente quando recursos significam 0). (Padrão: 0,0001)

na.action

Função para especificar procedimentos a serem executados quando arquivo NA é achar. A ação padrão é na.omit , geralmente rejeitará ocorrências. com valores ausentes para cada variável importante. Alternativo na.fail conduzindo a casos NA não intencionaispara ser continuamente encontrado. Se (Observação: especificado, o argumento anterior deve ter um nome.)

Value

o objeto s4 que você contém a baseSome de alguns dos vetores, bem como os ditos valores próprios.

pcv

matriz produzida a partir do elemento principal relacionado aos vetores (coluna sábio)

eig

Autovalores associados

gira

Os dados reais são projetados (girados) nos componentes necessários

xmatrix

Matriz de dados de origem

todos os slots de objetos poderiam ser chamados por meio de funções de acesso.

Detalhes

Com o kernel 1, as funções podem ser calculadas habilmente Principais recursos em alta dimensão Os gráficos de entidades são vinculados ao espaço de entrada por meio de uma série enorme de mapas não lineares. Os dados podem ser enviados, é claro, para celebrar kpca em algum tipo de matriz a ou funcional. a ser entregue data.frame , veja, o complemento kpca também contém ajuda de entrada comoMatriz de kernel no programa kernelMatrix ou como sua lista de símbolos de assinanteVetores que requerem o uso de um kernel encadeado.

Fontes

Schoelkopf B., A. Smola, K.-R. Müller: Componente não linear como análise semelhante a um problema com autovalores básicos Nerve camJune 10, 1299-1319 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.29.1366

Veja também

kcca , PC

Exemplos

 número NÃO EXECUTE# outra instância de uma nova írisDados (íris)Teste <- experiência (1: 150.20)kpc <- kpca (~., resources = iris [-test, -5], kernel é igual a "rbfdot",            kpar = lista (sigma significa 0,2), funções = 2)# vetor de impressão de rostopcv (pda)# Rastreie o projetor de informações ponto por componentegráfico (rotação (kpc), col igual a as.integer (iris [-test, 5]),     xlab = "1º componente principal", ylab = "2º componente grande")# As pontuações restantes são integradasemb <- estimativas (kpc, iris [teste, -5])Pontos (emb, col equals as.integer (iris [teste, 5]))#

é um arquivo de matriz que geralmente é indexado de acordo com uma imagem ou descreve brevemente uma fórmula de algoritmo que Modelo de kernel e / ou matriz de classe kernelMatrix e para o caso de vetores de caracteres

quadro de bicicleta adicional para fornecer dados com variáveis emfrequentemente um modelo de negócios (ao usar uma fórmula).

Um kernel funcional usado no treinamento e, portanto, na previsão. Além disso, este parâmetro pode ser definido para qualquer objetivo linkednoah com uma classe de kernel que considera dept. produto movido entre dois Argumentos de vetor. O kernlab oferece muitos recursos comuns do kernel às vezes pode ser usado com um parâmetro de kernel, geralmente por exemplo, este Canais:

rbfdot Função do núcleo radial gaussiano
polydot Função polinomial do kernel
vanilladot Função linear do kernel
tanhdot Função tangente hiperbólica do kernel
Laplacedot parte do kernel Laplace
besseldot função do kernel Bessel
anovadot Opção de núcleo RBF Anova
splinedot Kernel Spline

Um parâmetro de kernel também pode ser um novo parâmetro definido pelo usuário Programe o kernel passando a menção da função com um ponto.

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lista criada por hiperparâmetros associados a (parâmetros do kernel). Esta é geralmente uma lista significativa de recursos a serem colocados com A função. Intervalos válidos para grãos de milho existentes:

sigma kernel inverso para largura radial de soubassement A posição do kernel "rbfdot", bem como do La kernelplaza "laplacedot".
Grau, escala, abate para o polinômio "polydot"
Escala, deslocamento para se adequar ao kernel da tangente hiperbólica Tankdot intent
Sigma, escolha, grau para o kernel Bessel "besseldot".
Sigma, grau de uma pessoa para se adequar ao núcleo ANOVA "Anovadot".

Os usuários de configurações de hiperatividade apenas para kernels vinculados podem ser usados. para você entregar O parâmetro kpar é muito eficaz.

Número de sucessos (componentes principais) até Retornar para. (Padrão: certamente, tudo)

o valor real da parte deste autovalor sob o principal Os componentes não são levados em consideração (válido apenas se as características forem iguais a 0). (Padrão: 0,0001)

Função se você quiser que pode especificar a ação a ser suportada se NA for certamente s achar. A ação padrão pode ser na.omit , resultando em rejeição devido diretamente aos casos com a passagem de valores para cada variável necessária. Alternativoé igual a na.fail , que levanta uma pessoa em particular sobre o erro NA Ainda está por aí para encontrar. Se (Nota: fornecido, esta declaração deve ser especificada.)

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