Data<-read.table(file="模式甄别模拟数据1.txt",header=TRUE,sep=",") library("mclust") EMfit<-Mclust(data=Data[,-3]) par(mfrow=c(2,2)) Data$ker.scores<-EMfit$uncertainty Data.Sort<-Data[order(x=Data$ker.scores,decreasing=TRUE),] P<-0.1 N<-length(Data[,1]) NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="EM聚类的模式诊断结果(10%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8,col=colP) library("ROCR") pd<-prediction(Data$ker.scores,Data$y) pf1<-performance(pd,measure="rec",x.measure="rpp") pf2<-performance(pd,measure="prec",x.measure="rec") plot(pf1,main="模式甄别的累计回溯精度曲线") plot(pf2,main="模式甄别的决策精度和回溯精度曲线") P<-0.25 NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="EM聚类的模式诊断结果(25%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8,col=colP)

这段代码是用R语言进行数据处理和可视化的操作。首先将模拟数据读入到R中，然后使用mclust包中的Mclust函数进行EM聚类分析，得到每个数据点属于每个聚类的不确定性得分。接着根据不确定性得分对数据点进行排序，并选取不确定性得分最高的一定比例的数据作为噪声数据。根据噪声数据的位置，对数据点进行着色，并用plot函数进行可视化展示。最后，使用ROCR包中的prediction和performance函数，绘制模式甄别的累计回溯精度曲线和决策精度和回溯精度曲线。

相关问题

mydata1<-read.table(file="clipboard",header=TRUE哪错了？

缺少文件路径或文件名。应该将文件路径或文件名作为字符串传递给file参数。例如：

mydata1 <- read.table(file = "C:/Users/UserName/Documents/data.txt", header = TRUE)

> data<-read.table(file='D:/1/AB sediment-2.csv',row.names= 1,header=TRUE,sep=',') Error in make.names(col.names, unique = TRUE) : 多字节字符串1有错

这个错误提示通常表示在读取CSV文件时遇到了问题，特别是当文件名包含非ASCII字符（如汉字或其他非英文字符）。在R语言中，`read.table` 函数可能无法正确处理非标准编码的文件名。

解决这个问题的步骤如下：

1. **检查文件名**：确认文件名是否包含多字节字符，如果是，尝试将文件名转换为ASCII字符或者使用正确的编码格式（例如UTF-8）保存。

2. **修改文件路径**：将文件路径中的多字节字符替换为英文或者其他支持的字符。如果是在Windows系统中，可以尝试将文件复制到含有英文名称的目录下，然后再读取。

3. **指定文件编码**：在`read.table`调用中添加`encoding = "某种编码"`参数，例如`encoding = "GBK"`（如果CSV文件是GB2312或GBK编码），或者`encoding = "UTF-8"`（如果它是UTF-8编码）。

4. **使用其他函数读取**：如果以上方法都无效，可以尝试使用其他能够处理多字节文件名的函数，比如`read_csv`（来自`readr`包）或者`data.table::fread`。

library(readr)
data <- read_csv("D:/1/AB_sediment-2.csv", col_names = TRUE, sep =",", encoding = "UTF-8")

记得在实际操作前备份原始文件，以防意外。