shuju <- read.csv("D:/2021113133.csv", header = TRUE)data <- data.frame(matrix(NA, nrow = 835, ncol = 5))colnames(data) <- c("id", "wd", "jd", "bj", "zx")for (i in 1:835) { data[i, "id"] <- i}data[, "wd"] <- shuju$wddata[, "jd"] <- shuju$jddata[, "bj"] <- shuju$bjdata[, "zx"] <- shuju$zxshuju <- read.csv("D:/20211131331.csv", header = TRUE)data3 <- data.frame(matrix(NA, nrow = 1877, ncol = 6))colnames(data3) <- c("id", "wd", "jd", "xe", "sj", "xy")data3[, "wd"] <- shuju$wddata3[, "jd"] <- shuju$jddata3[, "xe"] <- shuju$xedata3[, "sj"] <- shuju$sjdata3[, "xy"] <- shuju$xyfor (i in 1:1877) { data3[i, "id"] <- i} d=matrix(NA,nrow=835,ncol=1877)r <- 0.05 for (m in 1:835) { for (n in 1:1877) { d[m,n]<- sqrt((data3[n, "jd"] - data[m, "jd"]) ^ 2 + (data3[n, "wd"] - data[m, "wd"]) ^ 2) }} xe=numeric(835)for(i in 1:835){c<-0for(j in 1:1877){if(d<=r)c<-c+data3[j,"xe"]xe[i]<-c}}cor(data[,"bj"],xe),代码有什么问题

时间: 2023-07-19 22:26:53 浏览: 91
CSV

shuju-2014.csv2014年各省市区数据

代码存在以下问题: 1. 第一段代码中,读入的文件路径为 "D:/2021113133.csv",但是第二段代码中,读入的文件路径为 "D:/20211131331.csv",文件名不一致,需要保持一致。 2. 在第二段代码中,赋值语句中变量名 "shuju" 与文件名 "20211131331.csv" 不一致,需要将 "shuju" 改为文件读入后的数据框名称。 3. 在第三段代码中,计算距离矩阵时,计算距离的语句中,使用了变量 "d",但是在判断语句中使用了变量 "d" 的全部数据,需要将 "d" 改为 "d[m,n]"。 4. 在第三段代码中,计算 xe 时,判断语句中应该使用 "d[m,n]",而不是 "d"。 5. 在最后一行代码中,应该使用 "xe",而不是 "data3[j,"xe"]"。 修改后的代码如下: ```R shuju <- read.csv("D:/2021113133.csv", header = TRUE) data <- data.frame(matrix(NA, nrow = 835, ncol = 5)) colnames(data) <- c("id", "wd", "jd", "bj", "zx") for (i in 1:835) { data[i, "id"] <- i } data[, "wd"] <- shuju$wd data[, "jd"] <- shuju$jd data[, "bj"] <- shuju$bj data[, "zx"] <- shuju$zx shuju2 <- read.csv("D:/2021113133.csv", header = TRUE) data3 <- data.frame(matrix(NA, nrow = 1877, ncol = 6)) colnames(data3) <- c("id", "wd", "jd", "xe", "sj", "xy") data3[, "wd"] <- shuju2$wd data3[, "jd"] <- shuju2$jd data3[, "xe"] <- shuju2$xe data3[, "sj"] <- shuju2$sj data3[, "xy"] <- shuju2$xy for (i in 1:1877) { data3[i, "id"] <- i } d <- matrix(NA, nrow = 835, ncol = 1877) r <- 0.05 for (m in 1:835) { for (n in 1:1877) { d[m,n] <- sqrt((data3[n, "jd"] - data[m, "jd"]) ^ 2 + (data3[n, "wd"] - data[m, "wd"]) ^ 2) } } xe <- numeric(835) for(i in 1:835){ c <- 0 for(j in 1:1877){ if(d[m,n] <= r) c <- c + data3[j, "xe"] } xe[i] <- c } cor(data[,"bj"], xe) ```
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x=read.table("D:\\大二下\\多元统计分析\\shuju\\距离判别.txt",header = T) x class=factor(x[,1])#转化为因子型 x=x[,-1] g=length(levels(class))#类别数 L=ncol(x)#指标数 nx=nrow(x)#样品数 mu=matrix(0,nrow=g,ncol=L)#均值 s=list()#协方差 for (i in 1:g) { mu[i,]=colMeans(x[class==i,]) s[[i]]=cov(x[class==i,]) } shf=matrix(0,nrow=L,ncol=L) for (i in 1:length(s)) { n=length(class[class==i]) shf=shf+(n-1)*s[[i]] } sh=shf/(nx-g) D=matrix(0,nrow = nx,ncol=g)#马氏平方距离 for (i in 1:g) { for (j in 1:nx) { #D[j,i]=as.matrix(x[j,]-mu[i,])%*%solve(sh)%*%t(x[j,]-mu[i,]) D[j,i]=mahalanobis(as.matrix(x[j,]),mu[i,],sh) } } D x=c(8.06,231.03,14.41,5.72,6.15) x1=c(9.89,409.42,19.47,5.19,10.49) matrix(x,ncol=L) mahalanobis(matrix(x1,ncol=L),mu[1,],sh) #回代估计法 lei=c() for (i in 1:nx) { lei[i]=which.min(D[i,]) } lei for (i in 1:nx) { n[i]=ifelse(class[i]==lei[i],0,1) } p=sum(n)/nx#回代误判率 #交叉确认估计法 y=read.table("D:\\大二下\\多元统计分析\\shuju\\距离判别.txt",header = T) L=ncol(y[,-1])#指标数 nx=nrow(y)#样品数 lei=c() nn=c() for (k in 1:nx) { x=y[-k,] class=factor(x[,1]) g=length(levels(class))#类别数 x=x[,-1] nnx=nx-1 mu=matrix(0,nrow=g,ncol=L)#均值 s=list()#协方差 for (i in 1:g) { mu[i,]=colMeans(x[class==i,]) s[[i]]=cov(x[class==i,]) } shf=matrix(0,nrow=L,ncol=L) for (j in 1:length(s)) { n=length(class[class==j]) shf=shf+(n-1)*s[[j]] } sh=shf/(nnx-g) D=c()#剔除样品的马氏平方距离 for (m in 1:g) { #D[m]=as.matrix(y[k,-1]-mu[m,])%*%solve(sh)%*%t(y[k,-1]-mu[m,]) D[m]=mahalanobis(as.matrix(y[k,-1]),mu[m,],sh) } lei[k]=which.min(D)#剔除样本判断的所属类别 nn[k]=ifelse(y[k,1]==lei[k],0,1)#误判时n为1 } x[which(class!=lei)] p=sum(nn)/nx#交叉确认误判率 nn lei.如果假定各个总体的协方差不相等,又该如何修改距离判别的代码?

#include <stdio.h> #include <malloc.h> typedef int ElemType; struct shuju { ElemType xishi; ElemType zhishu; } ; typedef struct LNode { struct shuju data ; struct LNode *next; } LinkNode; void CreateListR(LinkNode *&L ,int a[][2] ,int n); void DispList(LinkNode *L) { LinkNode *p=L->next; if(p->data.xishi == 0) { p=p->next; } else if(p->data.zhishu==0) { printf("%d",p->data.xishi); p=p->next; } else { printf("%dX^%d",p->data.xishi,p->data.zhishu); p=p->next; } while (p!=NULL) { if(p->data.xishi > 0) { if(p->data.zhishu == 1) { printf("+%dX",p->data.xishi); p=p->next; } printf("+%dX^%d",p->data.xishi,p->data.zhishu); p=p->next; } else if(p->data.xishi < 0) { printf("%dX^%d",p->data.xishi,p->data.zhishu); p=p->next; } else { p=p->next; } } printf("\n"); } void mer(LinkNode *la,LinkNode *lb,LinkNode *&lc) { LinkNode *p,*q,*pre; lc=la; pre=la; p=la->next; q=lb->next; while(p!=NULL &&q!=NULL) { if(p->data.zhishu == q->data.zhishu) { p->data.xishi += q->data.xishi; pre=p; p=p->next; q=q->next; } else if(p->data.zhishu < q->data.zhishu) //判断a小于b,把a存入指针lc指向的链表 { pre=p; p=p->next; } else //a>b,把b存入lc所指向的链表 { pre->next=q; pre=q; q=q->next; pre->next=p; } } if(q!=NULL) //链表结束 { pre->next=q; } } int main() { LinkNode *la,*lb,*lc; int i,j,z; int a[i][2],b[j][2]; printf("请输入多项式A的相数:"); scanf("%d",&i); for(z=1;z<=i;z++) { printf("输入第%d项的系数和指数:",z); scanf("%d %d",&a[z-1][0],&a[z-1][1]); } CreateListR(la,a,i); DispList(la); printf("\n"); printf("请输入多项式B的相数:"); scanf("%d",&j); for(z=1;z<=j;z++) { printf("输入第%d项的系数和指数:",z); scanf("%d %d",&b[z-1][0],&b[z-1][1]); } CreateListR(lb,b,j); DispList(lb); printf("\n"); mer(la,lb,lc); DispList(lc); } void CreateListR(LinkNode *&L ,int a[][2] ,int n) { LinkNode *s,*r; L=(LinkNode *)malloc(sizeof(LinkNode)); L->next=NULL; r=L; for (int i=0;i<n;i++) { s=(LinkNode *)malloc(sizeof(LinkNode)); s->data.xishi=a[i][0]; s->data.zhishu=a[i][1]; r->next=s; r=s; } r->next=NULL; }算法设计说明

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