y_scores <- as.matrix(data[, c("Class1", "Class2", "Class3")])里的class1是什么意思,需要修改吗
时间: 2023-07-21 14:02:57 浏览: 40
在`y_scores <- as.matrix(data[, c("Class1", "Class2", "Class3")])`中,"Class1"、"Class2"和"Class3"是指数据文件中对应的预测分数列的名称。
如果你的数据文件中的预测分数列的名称不是"Class1"、"Class2"和"Class3",那么你需要相应地修改这部分代码,将它们替换为你数据文件中实际的列名。
例如,假设你的数据文件中的预测分数列的名称分别为"Score1"、"Score2"和"Score3",那么修改后的代码将是:
```R
y_scores <- as.matrix(data[, c("Score1", "Score2", "Score3")])
```
请确保你根据你的数据文件的实际情况来修改这部分代码,以确保正确提取预测分数。
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tvdata0.class <- read.csv("C:/Users/86157/Desktop/数理统计课设/tv.csv", header=T, na.strings=c("NA")) tvdata.class <- na.omit(tvdata0.class) name <- tvdata.class$name type <- tvdata.class$type views <- tvdata.class$views positive <- tvdata.class$positive negative <- tvdata.class$negative scores <- tvdata.class$scores ave = mean(scores, trim=0, na.rm=FALSE); ave max = max(scores); max min = min(scores); min sd = sd(scores); sd var = var(scores); var请对这一段代码纠错并续写实现以下要求(提取播放量中的数值部分,计算各电视网剧播放量均值,找出平均播放量最高的电视。)
纠错并续写如下:
```
# 读取数据文件
tvdata0.class <- read.csv("C:/Users/86157/Desktop/数理统计课设/tv.csv", header = TRUE, na.strings = c("NA"))
# 删除含有缺失值的行
tvdata.class <- na.omit(tvdata0.class)
# 提取变量
name <- tvdata.class$name
type <- tvdata.class$type
views <- as.numeric(gsub("[^[:digit:].]", "", tvdata.class$views)) # 提取播放量中的数值部分
positive <- tvdata.class$positive
negative <- tvdata.class$negative
scores <- tvdata.class$scores
# 计算各电视网剧播放量均值
mean_views <- tapply(views, name, mean)
# 找出平均播放量最高的电视
max_mean_views_name <- names(mean_views)[which.max(mean_views)]
max_mean_views <- mean_views[max_mean_views_name]
# 输出结果
cat("平均播放量最高的电视为", max_mean_views_name, ",平均播放量为", max_mean_views, "\n")
```
代码解释如下:
- 第3行中na.strings参数用于指定读取数据时将哪些字符串视为缺失值,这里将"NA"字符串视为缺失值。
- 第8行中的as.numeric(gsub("[^[:digit:].]", "", tvdata.class$views))用于提取tvdata.class$views中的数值部分,并将其转换为数值类型。该语句中的gsub函数用于将字符串中的非数字和小数点字符替换为空字符串"",然后使用as.numeric函数将结果转换为数值类型。
- 第13行中的tapply函数用于按照电视名称(name变量)计算每个电视的播放量均值。
- 第16-18行中的which.max和names函数用于找出播放量均值最高的电视的名称和均值。
- 最后一行中的cat函数用于输出结果。
for (i in seq_along(k_values)) { k <- k_values[i] clusters <- cutree(hclust_result, k = k) ch_score <- cluster.stats(dist_matrix, clusters)["ch"] ch_scores[i] <- ch_score }这段代码中出现错误Error in sc$clus.avg.widths : $ operator is invalid for atomic vectors 如何修改代码
要修改代码以解决 `Error in sc$clus.avg.widths : $ operator is invalid for atomic vectors` 错误,你需要更改代码中与 `sc$clus.avg.widths` 相关的部分。假设你想要访问 `sc` 对象的 `clus.avg.widths` 属性,你可以尝试以下修改:
```R
for (i in seq_along(k_values)) {
k <- k_values[i]
clusters <- cutree(hclust_result, k = k)
ch_score <- cluster.stats(dist_matrix, clusters)["ch"]
ch_scores[i] <- ch_score
}
# 修改部分
sc <- list(clus.avg.widths = your_atomic_vector) # 替换 your_atomic_vector 为你的原子向量
avg_widths <- sc$clus.avg.widths
```
上述代码中,我假设你的 `sc` 对象应该是一个列表,并且其中有一个名为 `clus.avg.widths` 的属性。你可以将 `your_atomic_vector` 替换为实际的原子向量,并将其赋值给新的变量 `avg_widths`。
请确保按照你的数据结构和需求来修改代码。如果你提供更多的上下文信息,我可以提供更具体的帮助。