k <- apply(re,2,function(x) {sum(x == 0) < nrow(results)/2})的作用是什么
时间: 2024-04-28 14:25:34 浏览: 15
这段代码的作用是对矩阵 `re` 的每一列进行判断,如果矩阵 `re` 中对应列中等于 0 的元素个数小于 `results` 行数的一半,则返回 TRUE,否则返回 FALSE,并将结果存储在向量 `k` 中。该代码利用了 `apply()` 函数对矩阵每一列进行遍历的特性,通过定义一个匿名函数,实现了对每一列进行判断的功能。
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修改以下错误代码library(MASS) set.seed(123) n <- 1000 mu1 <- c(0,4) mu2 <- c(-2,0) Sigma1 <- matrix(c(3,0,0,0.5),nr=2,nc=2) Sigma2 <- matrix(c(1,0,0,2),nr=2,nc=2) phi <- c(0.6,0.4) X <- matrix(0,nr=2,nc=n) for (i in 1:n) { if (runif(1)<=phi[1]) { X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu1,Sigma=Sigma1) }else{ X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu2,Sigma=Sigma2) } } EM_GMM <- function(X, k){ n <- ncol(X) d <- nrow(X) w <- rep(1/k, k) mu <- matrix(rnorm(kd, mean(X), sd(X)), nrow=k, ncol=d) sigma <- array(aperm(array(rnorm(kdd), dim=c(k,d,d)), c(2,3,1)), dim=c(d,d,k)) R <- numeric(kn) for (iter in 1:100){ # E步 for (i in 1:k){ R[(i-1)n+1:in]<- w[i] * dnorm(X, mean=mu[i,], sd=sigma[,,i]) } R <- matrix(R, nrow=n, byrow=TRUE) R <- R / rowSums(R) # M步 Nk <- colSums(R) # 每个分量的权重 w <- Nk / n # 均值 for (i in 1:k){ mu[i,] <- colSums(R[,i] * X) / Nk[i] # 均值 sigma[,,i] <- (t(X) %*% (R[,i] * X)) / Nk[i] - mu[i,] %*% t(mu[i,]) # 协方差矩阵 } } list(w=w, mu=mu, sigma=sigma) } result <- EM_GMM(X, 2) xgrid <- seq(min(X[1,]), max(X[1,]), length.out=100) ygrid <- seq(min(X[2,]), max(X[2,]), length.out=100) z <- outer(xgrid, ygrid, function(x,y) { z <- numeric(length(x)) for (i in 1:nrow(result$mu)){ z <- z + result$w[i] * dnorm(c(x, y), mean=result$mu[i,], sd=sqrt(result$sigma[1,1,i])) } z }) contour(xgrid, ygrid, z, nlev=10, color.palette=heat.colors, main="Two-component GMM Contours")
以下是修改后的代码:
library(MASS)
set.seed(123)
n <- 1000
mu1 <- c(0,4)
mu2 <- c(-2,0)
Sigma1 <- matrix(c(3,0,0,0.5),nr=2,nc=2)
Sigma2 <- matrix(c(1,0,0,2),nr=2,nc=2)
phi <- c(0.6,0.4)
X <- matrix(0,nr=2,nc=n)
for (i in 1:n) {
if (runif(1) <= phi[1]) {
X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu1,Sigma=Sigma1)
} else {
X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu2,Sigma=Sigma2)
}
}
EM_GMM <- function(X, k){
n <- ncol(X)
d <- nrow(X)
kdd <- k*d*d # 计算数组中元素个数
kd <- k*d # 计算数组中向量元素个数
w <- rep(1/k, k)
mu <- matrix(rnorm(k*d, mean(X), sd(X)), nrow=k, ncol=d)
sigma <- array(aperm(array(rnorm(kdd), dim=c(k,d,d)), c(2,3,1)), dim=c(d,d,k))
R <- numeric(k*n)
for (iter in 1:100){
# 更新 R
for (j in 1:k){
R[(j-1)*n+1:j*n] <- w[j] * dmnorm(X, mu[j,], sigma[,,j])
}
R <- R / matrix(rowSums(matrix(R,nrow=k)), nrow=n, ncol=k, byrow=T)
# 更新 w, mu, sigma
w <- colSums(R) / n
for (j in 1:k){
mu[j,] <- colSums(X * matrix(R[,j], nrow=n, ncol=1)) / sum(R[,j])
sigma[,,j] <- (t(X-mu[j,]) %*% (X-mu[j,]) * matrix(R[,j], nrow=n, ncol=n)) / sum(R[,j])
}
}
return(list(w=w, mu=mu, sigma=sigma))
}
EM_GMM(X, 2) # 测试函数是否正确
# 生成k*n的x矩阵和k*m的y矩阵,并计算样本均值 x <- matrix(rbinom(k*n, 1, p1),nrow = k,ncol = n) y <- matrix(rbinom(k*m, 1, p2),nrow = k,ncol = m) x_bar <- apply(x, 1, mean) y_bar <- apply(y, 1, mean)
好的,这段代码中包含了以下几个步骤:
1. 生成了一个 k \* n 的矩阵 x 和一个 k \* m 的矩阵 y,其中元素的取值为 0 或 1,概率为 p1 和 p2。这里使用了 rbinom 函数生成二项分布随机变量。
2. 计算了 x 和 y 矩阵每一行的均值,分别保存到长度为 k 的 x_bar 向量和长度为 k 的 y_bar 向量中。这里使用了 apply 函数对矩阵的每一行进行操作,第一个参数是要操作的矩阵,第二个参数是操作的维度,1 表示按行操作,2 表示按列操作,第三个参数是要应用的函数。
需要注意的是,这段代码中的变量 p1、p2、k、n 和 m 都没有给出具体的值,因此无法确定这段代码的实际作用和效果。