library(splines) library(Matrix) library(fds) library(rainbow) library(MASS) library(pcaPP) library(RCurl) library(fda) library(ggplot2) data<-read.table("D:/CPCI/ECG200/ECG200_TEST.txt") data <- data[, -1] #导入数据的时候第一列是当时已经分好的类，不需要 #######定义了一个计算函数型数据马氏距离的函数 Ma_distance <-function(data,M,H,param){ ###data:导入数据；M：B样条基个数；H：主成分个数；param:控制平滑程度 knee= t(data) t=ncol(data) #使用前需要把data转置 #调参 time = seq(0,1,len=t) smoothing.parameter = param #控制平滑程度（原来是1e-15 Lfdobj = int2Lfd(2) kneebasis = create.bspline.basis(nbasis=M) #选择多少个B样条基（原来给的是20个 kneefdPar = fdPar(kneebasis, Lfdobj, smoothing.parameter) knee.fd = smooth.basis(time, knee, kneefdPar) kn.pcastr = pca.fd(knee.fd$fd, H, kneefdPar,centerfns=TRUE) #设置主成分个数 kneescores = kn.pcastr$scores ##主成分得分 lambda = kn.pcastr$varprop #lambda a=nrow(data) #获取样本个数 b=ncol(kneescores) #获取主成分个数 Mdis=matrix(0,nrow = a,ncol = a) for (i in 1:a) { for (j in 1:a) { l = as.matrix(kneescores[i,]-kneescores[j,]) #主成分得分的第i行-第J行，两个主成分得分向量相减得到的向量 dim(l) = c(1,H) #将向量l的维度由(1,t)设置为(1,H) b = 1/lambda #lambda的向量，维度为(1,H) dim(b)=c(H,1) #将向量lambda的维度改成(1,H) Mdis[i,j]=sqrt((l^2)%*%b) #矩乘 } } #获取基展开系数 coefs <- kn.pcastr$harmonics$harmonics return(Mdis) } write.csv (Mdis, file ="D:/CPCI/D.csv")

这段代码包含了一个计算函数型数据马氏距离的函数Ma_distance，以及对导入的数据进行一些预处理的代码。具体来说，这段代码做了以下几件事情：

1. 导入了需要处理的数据，即ECG200_TEST.txt文件中的数据。第一列是类别信息，因此在导入数据时将其删除。

2. 定义了一个名为Ma_distance的函数，用于计算函数型数据的马氏距离。该函数接受四个参数：data表示输入的数据，M表示B样条基的个数，H表示主成分的个数，param表示平滑参数，用于控制平滑的程度。

3. 在Ma_distance函数中，首先将输入的数据转置，以便进行后续的计算。

4. 接着，根据输入的参数M和param，创建B样条基和平滑参数对象，并使用smooth.basis函数对数据进行平滑处理，得到一个函数对象knee.fd。

5. 使用pca.fd函数对knee.fd的函数系数进行主成分分析，得到主成分得分和方差贡献比lambda。

6. 根据主成分得分，计算样本之间的马氏距离，并将结果存储在Mdis矩阵中。

7. 最后，将Mdis矩阵写入到D.csv文件中。

需要注意的是，该段代码中的Mdis变量没有被定义，因此需要先运行Ma_distance函数并将结果赋值给Mdis变量，然后才能将其写入到文件中。另外，该段代码中导入的包需要提前安装并加载。

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library(splines) library(Matrix) library(fds) library(rainbow) library(MASS) library(pcaPP) library(RCurl) library(fda) library(ggplot2) data<-read.table("D:/CPCI/ECG200/ECG200_TEST.txt") data <- data[, -1] #导入数据的时候第一列是当时已经分好的类，不需要 M=20 H=10 param=1e-15 k=2#聚类个数 knee= t(data) t=ncol(data) #使用前需要把data转置 #调参#定义B样条和平滑参数 time = seq(0,1,len=t) smoothing.parameter = param #控制平滑程度（原来是1e-15 Lfdobj = int2Lfd(2) kneebasis = create.bspline.basis(nbasis=M) #选择多少个B样条基（原来给的是20个 kneefdPar = fdPar(kneebasis, Lfdobj, smoothing.parameter) #平滑每个函数并进行主成分分析 knee.fd = smooth.basis(time, knee, kneefdPar) kn.pcastr = pca.fd(knee.fd$fd, H, kneefdPar,centerfns=TRUE) kneescoefs = knee.fd$fd$coefs #获取基展开系数 kneescoefs1 = t(kneescoefs) #得到随机生成的k簇=样本点集 coefs_list=list() for (i in 1:k) { idx=sample(1:nrow(kneescoefs1),nrow(kneescoefs1)/k) sub_mat=kneescoefs1[idx,] coefs_list[[i]]=sub_mat name=paste0("coefs",i) assign(name,sub_mat) kneescoefs1=kneescoefs1[-idx,] } coefs_list ##想要引用list里面的每个矩阵就用coefs_list[[i]] i∈[1,k] ori_list=list() ##求初始中心点的基展开系数 for (i in 1:k) { ccc=apply(coefs_list[[i]], 2, mean) ori_list[[i]]=ccc namee=paste0("miumean",i) assign(name,ccc) } ori_list

这段代码的主要功能是对数据进行主成分分析，并进行聚类。具体来说，它首先导入一些必要的库，然后读取ECG200测试数据，并去掉第一列（该列是已经分好类的数据，不需要）。然后，通过调整参数来控制B样条基函数的数量和平滑程度，并使用`smooth.basis`函数对数据进行平滑，并进行主成分分析（PCA）。接着，它将平滑后的基展开系数存储在`kneescoefs`中，并将其随机分成k个子集。然后，对于每个子集，它计算其均值，并将其作为聚类的初始中心点，存储在`ori_list`中。这里的`coefs_list`和`ori_list`都是R语言中的列表（list），用于存储多个矩阵或向量。

curvy splines

曲线样条是一种数学和计算机图形学中常用的技术，用于在给定的数据点上生成平滑的曲线。"Curvy splines" 是指具有曲率的样条曲线。

曲线样条通常通过插值或逼近来生成。在插值中，曲线将通过给定的数据点。而在逼近中，曲线将在数据点附近经过，但不一定通过每个点。曲线样条还可以是本地的，这意味着它只受到它周围数据点的影响，而不会对整个曲线产生影响。

曲线样条的优点是其平滑性和灵活性。曲线样条可以用来表示各种形状，从简单的弧到复杂的曲线。这使得曲线样条在许多领域中非常有用，包括计算机图形学、动画、计算机辅助设计等。

曲线样条的一个常见应用是在3D建模中。在建模过程中，设计师可以使用曲线样条来绘制平滑的曲线，如汽车车身的曲线或建筑物的弧形外观。通过调整曲线的控制点，设计师可以快速修改形状和曲率，从而实现对模型的精确控制。

总之，曲线样条是一种生成平滑曲线的技术，被广泛应用于许多领域。通过调整数据点和控制点，可以快速生成以及修改各种形状的曲线。