f=read.csv("C:/Users/王茜/Desktop/2007.csv") f attach(f) a<-f[,2:9] y=scale(a) cor(y) pca=princomp(y,cor=FALSE,scores=TRUE) summary(pca) a=cbind(f[,1],f[,2],f[,3]) dist<-dist(a) hc<-hclust(dist,"single") cbind(hc$merge,hc$height) plot(hc,f[,1]) re<-rect.hclust(hc,k=3) for(i in 1:3){ + print(paste("第",i,"类")) +print(f[re[[i]],]$地区) +}
时间: 2024-03-18 15:43:58 浏览: 21
这段代码主要是进行了以下操作:
1. 读取文件“2007.csv”,并将其赋值给变量f。
2. 使用attach函数将数据框f中的变量附加到搜索路径中,以便可以直接使用变量名进行操作。
3. 选取数据框f中第2到第9列的数据,并将其赋值给变量a。
4. 对变量a进行标准化处理,并使用cor函数计算变量之间的相关系数。
5. 使用princomp函数进行主成分分析,并将结果保存在变量pca中。
6. 使用summary函数查看主成分分析的结果。
7. 选取数据框f中第1到第3列的数据,并将其赋值给变量a。
8. 使用dist函数计算变量a之间的距离。
9. 使用hclust函数进行层次聚类,并将结果保存在变量hc中。
10. 使用cbind函数将hc$merge和hc$height合并为一个数据框,并输出结果。
11. 使用plot函数绘制hc中的聚类结果,并将数据框f中第1列的数据作为标签。
12. 使用rect.hclust函数绘制聚类结果,并将聚类结果分为3类。
13. 使用for循环遍历每一类,并输出该类所包含的地区名称。
需要注意的是,此代码存在变量名未定义、缺失操作符等问题,可能无法正常运行。
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#include<iostream> #include<fstream> using namespace std; int main() { ifstream inFile; inFile.open ("D:\\Program Files (x86)\\source.txt",ios::in); if(!inFile) {cout<<"open infile error!"<<endl; exit(0);} int a[10],k=0; while(!inFile.eof()) {inFile>>a[k]; k++;} inFile.close(); ofstream outFile; outFile.open ("D:\\Program Files (x86)\\destination.txt",ios::out); if(!outFile) {cout<<"open outfile error!"<<endl; exit(0);} outFile<<"2022111489 王茜 "<<endl; int sum; for(int i=0;i<10;i++) {sum=0; {for(int j=2;j<a[i];j++) if(a[i]%j==0) sum+=j;} if(sum==a[i]) outFile<<" "<<a[i];} outFile.close(); return 0;}
这是一段 C++ 代码,它的功能是从文件中读取一组整数,并计算其中每个数的因子和,如果因子和等于该数本身,则将该数写入另一个文件中。具体的实现过程如下:
1. 通过 `ifstream` 类型的对象 `inFile` 打开名为 `"D:\\Program Files (x86)\\source.txt"` 的文件,并以只读的方式打开。
2. 如果文件打开失败,则输出错误信息并退出程序。
3. 定义一个整型数组 `a`,并定义一个整型变量 `k`,用于记录读取的整数的数量。
4. 使用 `while` 循环读取文件中的整数,直到文件末尾(`eof()` 函数返回 `true`)。
5. 将读取的整数存入数组 `a` 中,并将 `k` 的值加 1。
6. 关闭输入文件流。
7. 通过 `ofstream` 类型的对象 `outFile` 打开名为 `"D:\\Program Files (x86)\\destination.txt"` 的文件,并以写入的方式打开。
8. 如果文件打开失败,则输出错误信息并退出程序。
9. 将字符串 `"2022111489 王茜 "` 写入输出文件流中,用于标明这个文件是由谁写的。
10. 定义一个整型变量 `sum`,用于计算每个数的因子和。
11. 使用 `for` 循环遍历数组 `a` 中的每个整数。
12. 将变量 `sum` 的值初始化为 0。
13. 使用嵌套的 `for` 循环计算当前整数的因子和。
14. 如果因子和等于当前整数,则将该整数写入输出文件流中。
15. 关闭输出文件流。
16. 返回 0,表示程序正常结束。
需要注意的是,这段代码中存在一些潜在的问题,例如读入的整数数量可能超过数组 `a` 的容量,而且在计算因子和时,如果当前整数小于 2,将会导致程序出错。此外,程序中没有对文件进行错误处理,如果文件不存在或者无法打开,程序也会直接退出。
复现Transferring Adversarial Robustness Through Robust Representation Matching需要配置以下环境: Python 3.6或以上 PyTorch 1.0.0或以上 TorchVision 0.2.1或以上 NumPy Matplotlib tqdm 建议使用Anaconda或Miniconda来创建虚拟环境,并在其中安装以上依赖项。的详细步骤
以下是复现Transferring Adversarial Robustness Through Robust Representation Matching所需的详细步骤:
1. 安装Anaconda或Miniconda(如果您尚未安装)。
2. 打开终端或命令行界面,并创建一个新的conda虚拟环境。您可以命名该环境为“adv-robustness”:
```
conda create --name adv-robustness python=3.6
```
3. 激活新创建的虚拟环境:
```
conda activate adv-robustness
```
4. 安装PyTorch和TorchVision。首先,通过以下命令安装PyTorch:
```
conda install pytorch torchvision -c pytorch
```
如果您想安装特定版本的PyTorch,请查看PyTorch官方网站上的安装说明。
5. 安装NumPy、Matplotlib和tqdm:
```
conda install numpy matplotlib tqdm
```
6. 现在您已经安装了所有依赖项,可以克隆Transferring Adversarial Robustness Through Robust Representation Matching的GitHub存储库:
```
git clone https://github.com/yangarbiter/Adv_Robustness_RRM.git
```
7. 进入存储库的根目录,并通过以下命令运行示例脚本:
```
cd Adv_Robustness_RRM
python train_attn_adv.py
```
这将开始训练一个Attention-based adversarial training模型,用于对抗样本的防御。您可以根据自己的需求修改脚本中的参数。
以上就是复现Transferring Adversarial Robustness Through Robust Representation Matching所需的步骤。