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。

相关问题

R代码library(splines)# 定义输入坐标x <- seq(0, 2*pi, length.out = 20)y <- seq(0, 2*pi, length.out = 20)# 创建 X 和 Y 矩阵X <- as.matrix(rep(x, length(y)))Y <- as.matrix(rep(y, each = length(x)))# 创建 Z 矩阵Z <- sin(X) * cos(Y)# 创建 B 样条对象bs <- smooth.2d(Z, x, y)# 计算 B 样条曲面上的值Z_pred <- predict(bs, eval.grid = list(x = x, y = y))# 可视化结果library(plotly)plot_ly(x = X, y = Y, z = Z_pred, type = "surface")，运行后bs <- smooth.2d(Z, x, y)出现错误，Error in x[, 1] : incorrect number of dimensions是为什么，应该怎么改

这个错误可能是因为 `smooth.2d()` 函数的输入参数 `x` 和 `y` 不是矩阵或数组。你可以尝试将它们转换成矩阵或数组，使用以下代码行来替换原来的代码：

X <- matrix(rep(x, length(y)), nrow = length(x), ncol = length(y))
Y <- matrix(rep(y, each = length(x)), nrow = length(x), ncol = length(y))

这样，你就可以将 `X` 和 `Y` 作为输入参数传递给 `smooth.2d()` 函数，代码变成：

bs <- smooth.2d(Z, X, Y)

然后运行后面的代码就可以得到预期的结果了。

library(dlnm);library(splines); range <- range(data$tmean,na.rm=T) nknots<-3 # Number of knots for temperature nlagknots<-2 # Number of knots for lag ktmean <- range[1] + (range[2]-range[1])/(nknots+1)*1:nknots # Knots for temperature klag<-c(1.4,5.5) # Knots for lag basis.tmean <- crossbasis(data$tmean,lag=21,argvar=list(fun="ns",knots=ktmean), arglag=list(fun="ns",knots=klag)) summary(basis.tmean)\n model_TV01_All.cause_new <- glm(All.cause ~ ns(TV07,3)+ season2 + interaction_term_TV01 + basis.tmean + ns(RH,df=3) +ns(time, 8* 6)+as.factor(DOW), family=quasipoisson(), data) 我要绘制这个模型的TV07这个变量单独对于All.cause的coefficient效应图怎么画

要绘制模型中TV07变量单独对于All.cause的系数效应图，你可以使用`visreg`包来实现。以下是一个示例代码：

# 安装并加载visreg包
install.packages("visreg")
library(visreg)

# 提取TV07变量的效应
effect <- visreg(model_TV01_All.cause_new, "TV07")

# 绘制TV07变量的效应图
plot(effect, col = "blue", lwd = 2, xlab = "TV07", ylab = "All.cause", main = "Effect of TV07 on All.cause")

在上述代码中，我们假设你已经拟合了一个glm模型，并将其命名为`model_TV01_All.cause_new`。然后，我们使用`visreg()`函数提取TV07变量的效应。最后，我们使用`plot()`函数绘制TV07变量的效应图。

请注意，你需要根据你的实际模型名称进行相应的修改。

希望这个回答对你有帮助！如果你有其他问题，请随时提问。