r语言中pcauchy的源代码是什么
时间: 2024-01-30 07:02:59 浏览: 24
在R语言中,pcauchy并不是一个内置的函数。但是,你可以使用普通的PCA函数,然后自定义一个符合柯西分布的权重向量来实现类似于pcauchy的效果。
下面是一个示例代码,可以用来实现类似于pcauchy的功能:
``` r
# 自定义符合柯西分布的权重向量
cauchy_weight <- function(x, alpha) {
1 / (1 + (x / alpha)^2)
}
# 导入数据
data(iris)
X <- as.matrix(iris[, 1:4])
# 计算标准化后的数据矩阵
X_std <- scale(X)
# 计算协方差矩阵
C <- cov(X_std)
# 计算符合柯西分布的权重向量
n <- ncol(X_std)
alpha <- 1
w <- sapply(1:n, function(i) cauchy_weight(i, alpha))
# 计算加权PCA
library(pracma)
eig <- eigen(C)
V <- eig$vectors
D <- diag(eig$values)
V_w <- V %*% diag(w)
D_w <- V_w %*% C %*% t(V_w)
eig_w <- eigen(D_w)
scores <- X_std %*% V_w %*% eig_w$vectors
```
这段代码中,我们自定义了一个符合柯西分布的权重向量,并将其应用于加权PCA计算中。其中,alpha是柯西分布的一个参数,用于控制权重向量的形状。对于不同的数据集,你可能需要调整alpha的值来得到最佳的结果。