pc1.trans <- data %>% group_by(ABtrans) %>% summarise(n=n()) %>% as.data.frame()

时间: 2024-01-01 16:21:04 浏览: 91
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第七次生统作业及答案1

这是一段R语言代码，它的作用是将数据按照ABtrans列进行分组，并计算每组中数据的数量，最后将结果转换为数据框格式并赋值给pc1.trans变量。其中“data”是数据集的名称，“ABtrans”是数据集中的一列，表示基因转录本的状态。这段代码的目的是为了对基因转录本的状态进行分组统计，以便后续的数据分析和可视化。
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Error in pc1.dat_LDM %>% group_by(ABtrans) %>% summarise(n = n()) %>% : could not find function "%>%" Traceback:

这个错误是因为在你的代码中使用了%>%这个函数，但是R语言中没有找到这个函数。%>%是管道操作符，通常用于将数据流从一个函数传递到另一个函数。它是由magrittr包提供的。 要解决这个错误，你需要先安装...

PCA_Plot_3=function (data,Annotation,VAR,Color) { # logcountdata row:genes,column: samples pca <- prcomp(data) pca_out<-as.data.frame(pca$x) df_out<- pca_out %>%tibble::rownames_to_column(var=VAR) %>% left_join(., Annotation) #df_out<- merge (pca_out,Annotation,by.x=0,by.y=0) # label_color<- factor(df_out[,group]) ggplot(df_out,aes_string(x="PC1",y="PC2")) +geom_point(aes_string(colour = Color)) } Deseq2_Deseq_function_2=function (Countdata,Coldata) { dds_fil <- DESeq2:: DESeqDataSetFromMatrix(countData =Countdata, colData = Coldata, design = ~Group) dds_fil_Deg<- DESeq2::DESeq(dds_fil) return(dds_fil_Deg) } pheatmap_singscore=function (pathways,data,Annotation) { Gene_select_anno= data[,colnames(data) %in% pathways] %>%t()%>%.[,rownames(Annotation)] # return(Gene_select_anno) # Anno_expression_data=Gene_select_anno[,c("SYMBOL",Group_select)] %>% as.data.frame() %>% distinct() %>% na.omit() # rownames(Anno_expression_data)=Anno_expression_data[,"SYMBOL"] # Annotation=group_anno["Gene_type"] # input= Anno_expression_data[,Group_select] # F2_pheatmap <- pheatmap::pheatmap(input, cellwigermline calling GATKdth = 10, cellheight = 12, scale = "row", # treeheight_row = 5, # show_rownames = T,show_colnames = T, # annotation_col= Annotation, # # annotation_row=Annotation, # annotation_legend=Label_def, # cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") pheatmap::pheatmap(Gene_select_anno, cellwigermline=5, cellheight = 10,cellwidth = 10, scale = "row", treeheight_row = 5, show_rownames = T,show_colnames = F, annotation_col= Annotation, # annotation_row=Annotation, #annotation_legend=Label_def, cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") } matrix.please<-function(x) { m<-as.matrix(x[,-1]) rownames(m)<-x[,1] m } 这是r语言的代码，告诉我每一条代码的作用和意义

最后，它使用ggplot库绘制散点图，其中x轴表示PC1，y轴表示PC2，点的颜色由Color参数指定。 Deseq2_Deseq_function_2: 这个函数用于进行差异表达分析。它接受两个参数：Countdata（基因计数数据）和Coldata（样本...
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pc1-128-java.zip_Pc1-128_pc1_pc1 java_zip

标题中的"pc1-128-java.zip_Pc1-128_pc1_pc1 java_zip"似乎是指一个与PC1-128相关的Java项目或应用，它被压缩成ZIP格式的文件。"pc1-128"可能是某种特定的硬件、软件平台或者是项目代码的命名规则。"java"表明这个...
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在给定的“pc1-128-java.zip”压缩包中，我们似乎找到了一个关于Java加密算法的示例或者库，可能涉及到128位的加密强度。"pc1"可能是特定加密算法的简称或者项目名称，而“_java”后缀则表明它是用Java语言实现的。 ...

请解释下面这段程序：%用yalmip的kkt命令 clear clc %参数 price_day_ahead=[0.35;0.33;0.3;0.33;0.36;0.4;0.44;0.46;0.52;0.58;0.66;0.75;0.81;0.76;0.8;0.83;0.81;0.75;0.64;0.55;0.53;0.47;0.40;0.37]; price_b=1.2*price_day_ahead; price_s=0.8*price_day_ahead; lb=0.8*price_day_ahead; ub=1.2*price_day_ahead; T_1=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1]; T_2=[1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1]; T_3=[0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0]; index1=find(T_1==0);index2=find(T_2==0);index3=find(T_3==0); %定义变量 Ce=sdpvar(24,1);%电价 z=binvar(24,1);%购售电状态 u=binvar(24,1);%储能状态 Pb=sdpvar(24,1);%日前购电 Pb_day=sdpvar(24,1);%实时购电 Ps_day=sdpvar(24,1);%实时售电 Pdis=sdpvar(24,1);%储能放电 Pch=sdpvar(24,1);%储能充电 Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率 Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率 Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率 S=sdpvar(24,1);%储荷容量 for t=2:24 S(t)=S(t-1)+0.9*Pch(t)-Pdis(t)/0.9; end %内层 CI=[sum(Pc1)==50*(0.9*24-9.6),sum(Pc2)==20*(0.9*24-9.6),sum(Pc3)==10*(0.9*24-9.6),Pc1>=0,Pc2>=0,Pc3>=0,Pc1<=50*3,Pc2<=20*3,Pc3<=10*3,Pc1(index1)==0,Pc2(index2)==0,Pc3(index3)==0];%电量需求约束 OI=sum(Ce.*(Pc1+Pc2+Pc3)); ops=sdpsettings('solver','gurobi','kkt.dualbounds',0); [K,details] = kkt(CI,OI,Ce,ops);%建立KKT系统，Ce为参量 %外层 CO=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.5,Pb>=0,Ps_day<=Pdis,Pb_day>=0,Pb_day<=1000*z,Ps_day>=0,Ps_day<=1000*(1-z),Pch>=0,Pch<=1000*u,Pdis>=0,Pdis<=1000*(1-u)];%边界约束 CO=[CO,Pc1+Pc2+Pc3+Pch-Pdis==Pb+Pb_day-Ps_day];%能量平衡 CO=[CO,sum(0.9*Pch-Pdis/0.9)==0,S(24)==2500,S>=0,S<=5000];%SOC约束 OO=-(details.b'*details.dual+details.f'*details.dualeq)+sum(price_s.*Ps_day-price_day_ahead.*Pb-price_b.*Pb_day);%目标函数 optimize([K,CI,CO,boundingbox([CI,CO]),details.dual<=1],-OO) Ce=value(Ce);%电价 Pb=value(Pb);%日前购电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Ps_day=value(Ps_day);%实时购电 Pdis=value(Pdis);%储能放电 Pch=value( Pch);%储能充电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Pc1=value(Pc1);%一类车充电功率 Pc2=value(Pc2);%二类车充电功率 Pc3=value(Pc3);%三类车充电功率 S=value(S);%储荷容量 figure(1) plot(Pc1,'-*','linewidth',1.5) grid hold on plot(Pc2,'-*','linewidth',1.5) hold o

这段程序是一个用于电力市场中的储能优化问题的代码。程序中使用了YALMIP工具箱中的KKT命令，对问题进行建模和求解。具体来说，程序中定义了一些变量和参数，如电价、购售电状态、储能状态等，并对它们进行了约束和...

import numpy as np from tensorflow import keras from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() Data_Vectorize = train_data.reshape(60000,784) N = 1000; index = np.where(train_labels==0)[0] index_0 = index[0:N] Data_0_Vectorize = Data_Vectorize[index_0] index = np.where(train_labels==1)[0] index_1 = index[0:N] Data_1_Vectorize = Data_Vectorize[index_1] Data_01_Vectorize = np.zeros([2*N,784]) Data_01_Vectorize[:N,:] = Data_0_Vectorize Data_01_Vectorize[N:,:] = Data_1_Vectorize My_pca = PCA(n_components=3) Data_01_Vectorize_DR = My_pca.fit_transform(Data_01_Vectorize) plt.scatter(Data_01_Vectorize_DR[:,0],Data_01_Vectorize_DR[:,1]) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.show()在该代码基础上，针对“0”“1”混合样本，在PC1-PC2构成的低维空间中进行高斯混合聚类。聚类总数设置为2。在PC1-PC2散点图基础上画出高斯混合聚类的中心和3倍方差组成的椭圆形边界。

gmm = GaussianMixture(n_components=2).fit(Data_01_Vectorize_DR[:, :2]) labels = gmm.predict(Data_01_Vectorize_DR[:, :2]) 这里将聚类总数设置为2，使用fit方法对数据进行拟合，再使用predict方法对数据...

dataframe<-data.frame(a) amean=apply(dataframe,2,mean)#原始自变量均值 asd=apply(dataframe,2,sd)#原始自变量标准差 coef<-pca.reg$coef#主成分回归系数 roa<-data.frame(pca$rotation) roa1<-roa$PC1#主成分1的因子负荷 roa2<-roa$PC2 B0=coef[1]-sum(coef[2]*roa1*amean/asd)- sum(coef[3]*roa2*amean/asd) #y对原始自变量的主成分回归系数常数项 B<-c(B0,coef[2]*roa1/asd+coef[3]*roa2/asd)# y对原始自变量的主成分回归系数 B

这段代码是在进行主成分回归的计算，其中： 1. 首先通过apply函数计算出原始自变量的均值和标准差。 2. pca.reg$coef获取主成分回归模型的回归系数。 3. pca$rotation获取主成分分析模型的因子载荷矩阵，roa1和...

请逐条解释分析下面这段程序：%三层博弈，电网-充电站-用户 %电网-充电站，合作博弈，Pareto均衡 %充电站-用户，主从博弈，KKT条件 clear clc %%%%主从博弈%%% PL=[1733.66666666000;1857.50000000000;2105.16666657000;2352.83333343000;2476.66666657000;2724.33333343000;2848.16666657000;2972;3219.66666657000;3467.33333343000;3591.16666657000;3715.00000000000;3467.33333343000;3219.66666657000;2972;2600.50000000000;2476.66666657000;2724.33333343000;2972;3467.33333343000;3219.66666657000;2724.33333343000;2229;1981.33333343000]; a=0.55*PL/mean(PL); b=0.55/mean(PL)*ones(24,1); %b=zeros(24,1); lb=0.2; ub=1; T_1=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1];%%%早出晚归型 T_2=[1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1];%%%上班族 T_3=[0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0];%%%夜班型 Ce=sdpvar(24,1);%电价 Pb=sdpvar(24,1);%购电 Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率 Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率 Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率 C=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.7,Pb>=0];%边界约束 C=[C,Pc1+Pc2+Pc3==Pb];%能量平衡 L_u=sdpvar(1,3);%电量需求等式约束的拉格朗日函数 L_lb=sdpvar(24,3);%充电功率下限约束的拉格朗日函数 L_ub=sdpvar(24,3);%充电功率上限约束的拉格朗日函数 L_T=sdpvar(24,3);%充电可用时间约束的拉格朗日函数 f=200*L_u(1)*(0.9*42-9.6)+150*L_u(2)*(0.9*42-9.6)+50*L_u(3)*(0.9*42-9.6)+sum(sum(L_ub).*[32*30,32*30,16*30])-sum(a.*Pb+b.*Pb.^2);%目标函数 C=[C,Ce-L_u(1)*ones(24,1)-L_lb(:,1)-L_ub(:,1)-L_T(:,1)==0,Ce-L_u(2)*ones(24,1)-L_lb(:,2)-L_ub(:,2)-L_T(:,2)==0,Ce-L_u(3)*ones(24,1)-L_lb(:,3)-L_ub(:,3)-L_T(:,3)==0];%KKT条件 C=[C,sum(Pc1)==200*(0.9*42-9.6),sum(Pc2)==150*(0.9*42-9.6),sum(Pc3)==50*(0.9*42-9.6)];%电量需求约束 for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,Pc1(t)==0]; else C=[C,L_T(t,1)==0]; end if T_2(t)==0 C=[C,Pc2(t)==0]; else C=[C,L_T(t,2)==0]; end if T_3(t)==0 C=[C,Pc3(t)==0]; else C=[C,L_T(t,3)==0]; end end b_lb=binvar(24,3);%充电功率下限约束的松弛变量 b_ub=binvar(24,3);%充电功率上限约束的松弛变量 M=1000000; for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,L_ub(t,1)==0,b_ub(t,1)==1,b_lb(t,1)==1]; else C=[C,L_lb(t,1)>=0,L_lb(t,1)<=M*b_lb(t,1),Pc1(t)>=0,Pc1(t)<=M*(1-b_lb(t,1)),Pc1(t)<=32*30,32*30-Pc1(t)<=M*b_ub(t,1

这段程序是一个三层博弈模型，用于描述电网、充电站和用户之间的博弈关系。该模型分为三个部分： 1. 电网-充电站：合作博弈，Pareto均衡 2. 充电站-用户：主从博弈，KKT条件 3. 用户-用户：纳什均衡 ...

请逐条解释分析下面这段程序：%三层博弈，电网-充电站-用户 %电网-充电站，合作博弈，Pareto均衡 %充电站-用户，主从博弈，KKT条件 clear clc %%%%主从博弈%%% PL=[1733.66666666000;1857.50000000000;2105.16666657000;2352.83333343000;2476.66666657000;2724.33333343000;2848.16666657000;2972;3219.66666657000;3467.33333343000;3591.16666657000;3715.00000000000;3467.33333343000;3219.66666657000;2972;2600.50000000000;2476.66666657000;2724.33333343000;2972;3467.33333343000;3219.66666657000;2724.33333343000;2229;1981.33333343000]; a=0.55*PL/mean(PL); b=0.55/mean(PL)*ones(24,1); %b=zeros(24,1); lb=0.2; ub=1; T_1=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1];%%%早出晚归型 T_2=[1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1];%%%上班族 T_3=[0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0];%%%夜班型 Ce=sdpvar(24,1);%电价 Pb=sdpvar(24,1);%购电 Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率 Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率 Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率 C=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.7,Pb>=0];%边界约束 C=[C,Pc1+Pc2+Pc3==Pb];%能量平衡 L_u=sdpvar(1,3);%电量需求等式约束的拉格朗日函数 L_lb=sdpvar(24,3);%充电功率下限约束的拉格朗日函数 L_ub=sdpvar(24,3);%充电功率上限约束的拉格朗日函数 L_T=sdpvar(24,3);%充电可用时间约束的拉格朗日函数 f=200*L_u(1)*(0.9*42-9.6)+150*L_u(2)*(0.9*42-9.6)+50*L_u(3)*(0.9*42-9.6)+sum(sum(L_ub).*[32*30,32*30,16*30])-sum(a.*Pb+b.*Pb.^2);%目标函数 C=[C,Ce-L_u(1)*ones(24,1)-L_lb(:,1)-L_ub(:,1)-L_T(:,1)==0,Ce-L_u(2)*ones(24,1)-L_lb(:,2)-L_ub(:,2)-L_T(:,2)==0,Ce-L_u(3)*ones(24,1)-L_lb(:,3)-L_ub(:,3)-L_T(:,3)==0];%KKT条件 C=[C,sum(Pc1)==200*(0.9*42-9.6),sum(Pc2)==150*(0.9*42-9.6),sum(Pc3)==50*(0.9*42-9.6)];%电量需求约束 for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,Pc1(t)==0]; else C=[C,L_T(t,1)==0]; end if T_2(t)==0 C=[C,Pc2(t)==0]; else C=[C,L_T(t,2)==0]; end if T_3(t)==0 C=[C,Pc3(t)==0]; else C=[C,L_T(t,3)==0]; end end for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,L_ub(t,1)==0]; else C=[C,L_lb(t,1)>=0,Pc1(t)>=0,Pc1(t)*L_lb(t,1)==0,Pc1(t)<=32*30,L_ub(t,1)<=0,L_ub(t,1)*(Pc1(t)-32*30)==0]; end if T_2(t)==0 C=[C,L_ub(t,2)==0]; else C=[C,L_lb(t,2)>=0,Pc2(t)>=0,Pc2(t)*L_lb

其中，PL表示充电站在各个时间片中的电力需求，a和b分别是电价和能源单位价格的系数，Ce、Pb、Pc1、Pc2、Pc3表示各种决策变量，而T_1、T_2、T_3表示三种用户类型在各个时间片中是否需要充电。通过约束条件和目标函数...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('D:/pythonProject/venv/BostonHousing2.csv') # 提取前13个指标的数据 X = data.iloc[:, 5:18].values # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 主成分分析 pca = PCA() X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 特征值和特征向量 eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_.T # 碎石图 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) plt.plot(range(6, 19), variance_explained, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Proportion of Variance Explained') plt.title('Scree Plot') plt.show() # 选择主成分个数 n_components = np.sum(variance_explained <= 0.95) + 1 # 前2个主成分的载荷图 loadings = pd.DataFrame(eigenvectors[:, 0:2], columns=['PC1', 'PC2'], index=data.columns[0:13]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(loadings['PC1'], loadings['PC2'], alpha=0.7) for i, feature in enumerate(loadings.index): plt.text(loadings['PC1'][i], loadings['PC2'][i], feature) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Loading Plot') plt.grid() plt.show() # 主成分得分图 scores = pd.DataFrame(X_pca[:, 0:n_components], columns=['PC{}'.format(i+1) for i in range(n_components)]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'], alpha=0.7) for i, label in enumerate(data['MEDV']): plt.text(scores['PC1'][i], scores['PC2'][i], label) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Scores Plot') plt.grid() plt.show() # 综合评估和排序 data['PC1_score'] = X_pca[:, 0] sorted_data = data.sort_values(by='PC1_score') # 主成分回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression Y = data['MEDV'].values.reshape(-1, 1) X_pca_regression = X_pca[:, 0].reshape(-1, 1) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_pca_regression, Y) # 回归方程 intercept = regression_model.intercept_[0] slope = regression_model.coef_[0][0] equation = "MEDV = {:.2f} + {:.2f} * PC1".format(intercept, slope) print("Regression Equation:", equation) # 最小二乘估计结果 from statsmodels.api import OLS X_const = np.concatenate((np.ones((506, 1)), X_pca_regression), axis=1) ols_model = OLS(Y, X_const).fit() print("OLS Regression Summary:") print(ols_model.summary())

这段代码是用 Python 对波士顿房价数据进行主成分分析（PCA）。该代码读取了一个名为 "BostonHousing2.csv" 的数据文件，并将前 13 个指标的数据提取出来，进行了数据标准化和主成分分析。其中，碎石图展示了不同...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('D:\\pythonProject\\venv\\BostonHousing2.csv') # 提取前13个指标的数据 X = data.iloc[:, 5:18].values # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 主成分分析 pca = PCA() X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 特征值和特征向量 eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_.T # 碎石图 # variance_explained我给你放到下一个cell里面了，这里用eigenvalues代替variance_explained plt.plot(range(1, 14), eigenvalues, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Proportion of Variance Explained') plt.title('Scree Plot') plt.show() # 选择主成分个数 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) n_components = np.sum(variance_explained <= 0.95) + 1 # 前2个主成分的载荷图 loadings = pd.DataFrame(eigenvectors[:, 0:2], columns=['PC1', 'PC2'], index=data.columns[0:13]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(loadings['PC1'], loadings['PC2'], alpha=0.7) for i, feature in enumerate(loadings.index): plt.text(loadings['PC1'][i], loadings['PC2'][i], feature) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Loading Plot') plt.grid() plt.show() # 主成分得分图 scores = pd.DataFrame(X_pca[:, 0:n_components], columns=['PC{}'.format(i+1) for i in range(n_components)]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'], alpha=0.7) for i, label in enumerate(data['medv']): plt.text(scores['PC1'][i], scores['PC2'][i], label) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Scores Plot') plt.grid() plt.show() # 综合评估和排序 data['PC1_score'] = X_pca[:, 0] sorted_data = data.sort_values(by='PC1_score') # 主成分回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression Y = data['medv'].values.reshape(-1, 1) X_pca_regression = X_pca[:, 0].reshape(-1, 1) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_pca_regression, Y) # 回归方程 intercept = regression_model.intercept_[0] slope = regression_model.coef_[0][0] equation = "medv = {:.2f} + {:.2f} * PC1".format(intercept, slope) print("Regression Equation:", equation) # 最小二乘估计结果 from statsmodels.api import OLS X_const = np.concatenate((np.ones((506, 1)), X_pca_regression), axis=1) ols_model = OLS(Y, X_const).fit() print("OLS Regression Summary:") print(ols_model.summary())

这段代码是做主成分分析（PCA）的，它的目的是将原始数据转换为更少的几个维度，以便于分析。具体来说，代码将Boston房价数据集中的前13个指标进行了标准化处理，然后使用PCA进行降维。在降维的过程中，代码画出了...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd df = pd.read_csv("iris.csv") pca = PCA(n_components=2) X = df.iloc[:, :-1].values Y = df.iloc[:, -1].values X_reduced = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y) plt.show() df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False)这段代码运行报错，请为我修正

好的，这段代码存在两个问题...df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False) 如果您还有问题，请随时提出。

修改这段代码，使其能够顺利运行：#include <unistd.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> #include <sys/wait.h> int main(){ pid_t pc1,pc2,pw1,pw2; pc1=fork(); pc2=fork(); if (pc1>0&&pc2>0) { //*父进程 pw1=wait(NULL); pw2=wait(NULL); printf("***Catch a dead child process with pid: %d\n",pw1); printf("***Catch a dead child process with pid: %d\n",pw2); printf("***I'M %d,THE MAIN PROCESS LEAVE!\n",getpid()); }//if if (pc1==0&&pc2>0) { //*子进程1 printf("===I'M the first child PID:%d,my father is:%d\n",getpid(),getppid()); sleep(10); }//if if (pc1>0&&pc2==0) //*子进程2 printf("===I'M the 2nd child PID:%d,my father is:%d,i don't sleep.\n",getpid(),getppid()); if (pc1==0&&pc2==0) //*孙进程 printf("I'M grandson PID:%d,my father is:%d,no one is waiting for – me.\n",getpid(),getppid()); exit(0); } //main

2. 在if (pc1>0&&pc2>0)的代码块中需要加上else，否则会执行多次输出的操作。 修改后的代码如下： #include <unistd.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> #include <sys/wait.h...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df.iloc[:,1:15] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show()

data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = ...

构造主成分的表达式（综合指标），并做分析test_test <- read.table("D:/R/R Code/5/Chap7/test_score.csv", sep=",", header=T)R <- round(cor(test), 3) <- princomp(test, cor=T)summary(test_PCA, loadings=T)# 找出第一个主成分（PC1）上得分较高的学生test[c(6,7,45,30,49),]# 找出第二个主成分（PC2）上得分较高的学生test[c(26,33,8),]# 获取这些学生在主成分上的得分samplePC <- (round(test_PCA$scores,3))[c(6,7,45,30,49,26,33,8),]rownames(samplePC) <- c(6,7,45,30,49,26,33,8)samplePC# 也可以使用另一种方式获取这些学生在主成分上的得分samplePC2 <- round(predict(test_PCA),3)[c(6,7,45,30,49,26,33,8),]rownames(samplePC2) <- c(6,7,45,30,49,26,33,8)samplePC2

PC1 = a1 * test1 + a2 * test2 + a3 * test3 + ... + an * testn PC2 = b1 * test1 + b2 * test2 + b3 * test3 + ... + bn * testn ... PCn = k1 * test1 + k2 * test2 + k3 * test3 + ... + kn * testn 其中，...

根据载荷矩阵系数判断应该选取几个主成分，构造主成分的表达式（综合指标），并做分析test_test <- read.table("D:/R/R Code/5/Chap7/test_score.csv", sep=",", header=T)R <- round(cor(test), 3) <- princomp(test, cor=T)summary(test_PCA, loadings=T)# 找出第一个主成分（PC1）上得分较高的学生test[c(6,7,45,30,49),]# 找出第二个主成分（PC2）上得分较高的学生test[c(26,33,8),]# 获取这些学生在主成分上的得分samplePC <- (round(test_PCA$scores,3))[c(6,7,45,30,49,26,33,8),]rownames(samplePC) <- c(6,7,45,30,49,26,33,8)samplePC# 也可以使用另一种方式获取这些学生在主成分上的得分samplePC2 <- round(predict(test_PCA),3)[c(6,7,45,30,49,26,33,8),]rownames(samplePC2) <- c(6,7,45,30,49,26,33,8)samplePC2

例如，假设第一个主成分的表达式为PC1=0.411x1+0.404x2+0.424x3+0.408x4+0.394x5+0.341x6，其中x1到x6分别代表六门科目的得分，则一个学生在第一个主成分上的得分为PC1=0.411x1+0.404x2+0.424x3+0.408x4+0.394x5+0....
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