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r - 3 つ以上のクラス変数を持つ KSVM (kernlab) を使用して R で 2D プロットを作成する
ライブラリ (kernlab) で SVM を使用して 2D プロットを作成しようとしていますが、プロット関数はバイナリ分類にのみ適しているようです。以下の例のように、3 つ (またはそれ以上) のグループをプロットできるようにしたいと考えています。
私のデータは虹彩データと同じように構造化されているので、それを使って説明します。
モデルを適合させた後:
ksvm のプロット関数を使用します。
次のメッセージを取得します。
双方向分類を使用して同様の分析を試みると、プロットが生成されます。だから、問題は複数のグループだと思います。以下のような 2 次元の「ヒートマップ」を作成する方法を考えられる人はいますか? ただし、3 つ (またはそれ以上) のクラスを持つ SVM 分類モデルを使用しますか?
r - R - 1 つのクラス svm の「ksvm オブジェクトに確率モデルが含まれていません」というエラーが発生しましたか?
R kernlab パッケージの 1 つのクラス svm を使用して、外れ値を検出し、確率として出力しようとしています。データのインポートとモデル構築プロセスはすべて問題ないように見えますが、type="probabilities" を指定してモデルを予測しようとすると、「ksvm オブジェクトには確率モデルが含まれていません」というエラーが表示されます。私はバージョン 3.1.0 を使用しています。これが私のコードです。
次のようになります。
上記のように、既に ksvm 関数に対して prob.model = TRUE を設定しており、新しいデータを予測しようとするまで、その段階でエラーは発生しませんでした。e1071 パッケージも試しましたが、同様のエラーが発生します。確率オプションが 1 つのクラス svm に許可されているかどうか疑問に思っていますか? そうでない場合、回避策はありますか、それとも他の一般的なソフトウェア (RapidMiner など) でサポートされていますか?
string - 2 つの等しくないベクトルのデカルト積に関数を適用する
文書化された適用関数を使用してループを回避しようとしていますが、目的に合った例を見つけることができませんでした。(1 xp) であるxと (1 xq) であるyの 2 つのベクトルがあり、それらのパラメーターのデカルト積を関数に入力したいと考えています。ここに節約の例を示します。
ある次元で適用関数を使用し、他の次元でループできることはわかっていますが、1つのステップでそれを行う方法が必要だと感じています...何かアイデアはありますか?
r - kernlab における因子の可変長シーケンスの分類のためのカーネル
因子の可変長シーケンスの分類に適したカーネルを定義するための最良のアプローチはどれですか。Rでkernlabを使用しています。
ありがとう！
r - 特定のケースでの R の outer() 関数のエラー
次元が 942*50 の行列 X があります。Gaussian RBF Kernel でアフィニティ マトリックスを作成したいと考えています。つまり、X 行列の行のすべてのペアについて、exp(-sigma*norm(x_i-x_j)^2) を計算したいのですが、x_i と x_j は X 行列の行であり、i,j は 1:nrow(バツ）。私は R でコードを書いています。以下の R コードの一部でエラーが発生します。
次のエラーが表示されます: Error in outer(rows, cols, FUN = fun) : dims [product 887364] do not match the length of object [2500]