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)
时间: 2023-06-23 09:08:25 浏览: 68
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。
相关问题
mydata1<-read.table(file="clipboard",header=TRUE哪错了?
缺少文件路径或文件名。应该将文件路径或文件名作为字符串传递给file参数。例如:
mydata1 <- read.table(file = "C:/Users/UserName/Documents/data.txt", header = TRUE)
data <- read.csv("E/R.csv", header = TRUE)
这个命令可以读取路径为"E/R.csv"的CSV文件,并且将第一行作为列名,存储在`data`变量中。如果该文件存在,并且路径正确,那么该命令应该可以正常执行,并且`data`变量将包含CSV文件的数据。请注意,如果该CSV文件中包含中文或其他非ASCII字符,可能需要指定文件编码方式,例如:
```R
data <- read.csv("E/R.csv", header = TRUE, fileEncoding = "UTF-8")
```
其中,`UTF-8`为文件的编码方式。如果不知道文件的编码方式,可以使用文本编辑器打开文件,查看编码方式。
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