Data<-read.table(file="模式甄别模拟数据3.txt",header=TRUE,sep=",") par(mfrow=c(2,2)) plot(Data[,1:2],main="样本观测点的分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8) library("DMwR2") library("sem") Data[which(Data[,3]==3),3]<-NA Data$y<-factor(Data$y) mySelfT<-function(ModelName,TestD) { Yheat<-predict(object=ModelName,newdata=TestD,type="response") return(data.frame(cl=ifelse(Yheat>=0.1,1,0),pheat=Yheat)) } library("lavaan") library("semPlot") library("semTools") SemiT<-SelfTrain(y~.,data=Data,'glm',learner.pars=list(family=binomial(link="logit")),pred="mySelfT",thrConf=0.02,maxIts=100,percFull=1) SemiP<-predict(object=SemiT,newdata=Data,type="response") Data$SemiP<-SemiP Data.Sort<-Data[order(x=Data$SemiP,decreasing=TRUE),] P<-0.30 N<-length(Data[,1]) NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) a<-as.integer(as.vector(Data[,3])) plot(Data[,1:2],main="自训练模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=ifelse(is.na(a),3,a)+1,cex=0.8,col=colP)

这是一段 R 语言代码，主要是对模拟数据进行了一些分析和可视化。具体来说，它读取了一个名为“模式甄别模拟数据3.txt”的数据文件，然后对数据进行了绘图和模型训练。

在绘图方面，它使用了“plot”函数将数据的前两列（即“x1”和“x2”）进行了散点图绘制，其中点的颜色和大小由第三列数据（即“Data[,3]”）决定。

在模型训练方面，它使用了“SelfTrain”函数对数据进行了自训练模式甄别。具体来说，它首先将第三列数据中数值为3的行设置为缺失值（即NA），然后将数据分为训练集和测试集。接着，它使用“glm”函数训练了一个逻辑回归模型，并将其作为参数传递给“SelfTrain”函数。在训练过程中，它使用了“mySelfT”函数作为预测函数，并将其作为参数传递给“SelfTrain”函数。最后，它使用“predict”函数对训练集进行预测，并将结果保存在“SemiP”变量中。

最后，它将数据按照“SemiP”变量的值进行排序，并选择前30%的数据作为噪声数据，并将噪声数据的点颜色设置为红色。最终，它使用“plot”函数将带有噪声数据的散点图进行了绘制。

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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。

Data<-read.table(file="模式甄别模拟数据1.txt",header=TRUE,sep=",") N<-length(Data[,1]) DistM<-as.matrix(dist(Data[,1:2])) par(mfrow=c(2,2)) (D<-quantile(x=DistM[upper.tri(DistM,diag=FALSE)],prob=0.75)) #计算距离的分位数作为阈值D for(i in 1:N){ x<-as.vector(DistM[i,]) Data$DB.scores[i]<-length(which(x>D))/N #计算观测x与其他观测间的距离大于阈值D的个数占比 } Data.Sort<-Data[order(x=Data$DB.score,decreasing=TRUE),] P<-0.1 NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main=paste("DB的模式诊断结果:p=",P,sep=""),xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8,col=colP) library("ROCR") pd<-prediction(Data$DB.scores,Data$y) pf1<-performance(pd,measure="rec",x.measure="rpp") #y轴为回溯精度，X轴为预测的模式占总样本的比例 pf2<-performance(pd,measure="prec",x.measure="rec") #y轴为决策精度，X轴为回溯精度 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=paste("DB的模式诊断结果:p=",P,sep=""),xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8,col=colP)

这段代码是一个基于DBSCAN算法的模式甄别模拟。首先，读取了一份包含两个变量和标签的数据集，并计算了每个观测之间的距离矩阵。然后，根据距离矩阵中的分位数计算出一个阈值D，用于判断两个观测是否属于同一个模式。接着，计算每个观测与其他观测之间距离大于阈值D的观测占比，作为DBSCAN算法中的核心参数——邻域半径。最后，根据DBSCAN算法的结果将观测分为模式点和噪声点，并绘制出模式甄别的结果图和累计回溯精度曲线、决策精度和回溯精度曲线。