上面的代码如何获得B样条基展开系数
时间: 2024-03-03 11:51:13 浏览: 48
在这段代码中,使用了`smooth.basis()`函数对数据进行B样条平滑,并返回了一个包含平滑后函数的函数数据对象`knee.fd`。因此,你可以从`knee.fd`对象中获取B样条基展开系数,具体操作如下:
```R
kneescoefs <- knee.fd$coefs # 获取B样条基展开系数
```
其中,`knee.fd$coefs`返回的是一个nrow×M的矩阵,其中nrow是数据矩阵的行数,M是B样条基的个数。每一行对应着一个数据样本的B样条基展开系数。
相关问题
在上面的代码中,我如何利用获得的基展开系数平均值重新获得基于这个情景下B样条基的函数型数据
在上面的代码中,已经得到了每个子集的基展开系数的平均值,存储在`ori_list`中。如果要重新获得基于这个情境下的B样条基函数拟合的函数数据,可以使用以下代码:
```
basisobj = create.bspline.basis(nbasis = M)
fdParobj = fdPar(basisobj, Lfdobj, smoothing.parameter)
newcoefs = matrix(0, nrow = M, ncol = H)
for (i in 1:k) {
newcoefs = newcoefs + ori_list[[i]]
}
newcoefs = newcoefs/k
newfd = fd(newcoefs, basisobj)
```
其中,`basisobj`和`fdParobj`是之前用于平滑的B样条基函数和平滑参数对象。`newcoefs`是一个空的M行H列的矩阵,用于存储平均后的基展开系数。循环遍历每个聚类中心点的基展开系数的平均值,将它们加起来,然后除以聚类的个数k,得到平均后的基展开系数。最后,使用`fd`函数将平均后的基展开系数转换为函数数据对象`newfd`,即为基于这个情境下的B样条基函数拟合的函数数据。
上面的代码中,如何改进使得能够获得基展开系数
在上面的代码中,B样条基的平滑过程是使用 `smooth.basis` 函数实现的,但是该函数并没有返回基展开系数。如果需要获得基展开系数,可以使用 `smooth.fd` 函数,它可以将平滑后的函数表示为基函数系数和基函数组成的函数,其中基函数系数就是所需的基展开系数。具体来说,可以修改代码如下:
```R
library(splines)
library(Matrix)
library(fds)
library(rainbow)
library(MASS)
library(pcaPP)
library(RCurl)
library(fda)
library(ggplot2)
# 导入数据
data <- read.table("D:/CPCI/ECG200/ECG200_TEST.txt")
data <- data[, -1] # 去除第一列
# 定义计算函数型数据马氏距离的函数
Ma_distance <- function(data, M, H, param) {
# data: 导入的数据,每行为一个样本,每列为一个函数的取值
# M: B样条基个数
# H: 主成分个数
# param: 控制平滑程度
# 定义 B样条基和平滑参数
time <- seq(0, 1, len = ncol(data))
kneebasis <- create.bspline.basis(nbasis = M)
kneefdPar <- fdPar(kneebasis, Lfdobj = int2Lfd(2), lambda = param)
# 平滑每个函数并进行主成分分析
kneefits <- lapply(data, function(x) smooth.fd(time, x, kneefdPar))
kn.pcastr <- pca.fd(kneefits, H, kneefdPar, centerfns = TRUE)
kneescores <- kn.pcastr$scores
# 计算马氏距离
lambda <- kn.pcastr$varprop
a <- nrow(data)
b <- ncol(kneescores)
Mdis <- matrix(0, nrow = a, ncol = a)
for (i in 1:a) {
for (j in 1:a) {
l <- as.matrix(kneescores[i, ] - kneescores[j, ])
dim(l) <- c(1, H)
Mdis[i, j] <- sqrt((l ^ 2) %*% (1 / lambda))
}
}
# 获取基展开系数
coefs <- kn.pcastr$harmonics$harmonics
# 返回结果
return(list(Mdis = Mdis, coefs = coefs))
}
# 计算马氏距离和基展开系数
result <- Ma_distance(data, M = 20, H = 3, param = 1e-15)
# 将结果保存到文件中
write.csv(result$Mdis, file = "D:/CPCI/D.csv")
write.csv(result$coefs, file = "D:/CPCI/coefs.csv")
```
在修改后的代码中,`smooth.fd` 函数实现了对每个函数的平滑,并返回基函数系数和基函数组成的函数。`Ma_distance` 函数通过 `lapply` 函数对输入数据的每一列都进行了平滑,并使用 `pca.fd` 函数对每个平滑后的函数进行主成分分析,得到主成分得分和基展开系数。最后,函数返回了马氏距离和基展开系数两个结果。
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