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[交流]
R 包 qkerntool已经更新到 1.19版本，欢迎使用
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说明 这是一个关于以核方法为主的r包介绍，这个包包含了许多用于分类，聚类降维和可视化的非线性机器学习工具。该包使用了条件负定核(cnd kernel)，共集成了26个核，包含q核版本和cnd版本，其中包含dbscan，谱聚类，广义判别分析 （gda），主成分分析（pca），isomap，线性判别分析（lle），sammon mapping和tsne。 1.在r中直接输入代码在cran上查找安装 install.packages("qkerntool" ) 2 直接下载好的qkerntool_1.19.tar.gz install.packages("e:/qkerntool_1.18.tar.gz" ) 3 rstudio中在菜单栏tools-install packages中查找安装 install from下拉菜单可以选择是从cran还是本地安装包安装 cnd kernel 由于用于数据分析的经典核方法通常被认为仅限于正定核，因此，在qkerntools中提出了新的距离算法，新核方法计算高维投影空间中的距离公式如下 在这里插入图片描述 qkernel使用两个向量参数之间的内核函数值，即通常依赖于由定义的内核矩阵h之类的表达式 在这里插入图片描述 更改核的参数会更改数据的投影，从而更改投影空间中的距离。 为了通过r实现负定核表达，构建了一个s4类r包，其中表示为类“qkernel”或“cndkernel”的对象。这些函数可以作为参数传递给泛型函数，这些函数可以评估更有用的内核表达式，如核矩阵 qkernmatrix 由核方法构成的核矩阵 > library("qkerntool" ) > set.seed(20181110) > x <- matrix(rnorm(300), ncol = 100) > qkfunc <- rbfbase(sigma=10,q=0.8) > qkfunc qbase qkernel function. hyperparameter : sigma = 10 q = 0.8 > qkfunc(x[1, ], x[2, ]) [,1] [1,] 4.976754 > qkernmatrix(qkfunc,x) an object of class "qkernmatrix" [,1] [,2] [,3] [1,] 0.000000 4.976754 4.969811 [2,] 4.976754 0.000000 4.960555 [3,] 4.969811 4.960555 0.000000 创造自己的核 自己输入核函数 > rbf1 <- function(x, y){ + sdist <- crossprod(x) + crossprod(y) - 2*crossprod(x,y) + sdist <- (1 - exp(log(0.8)*sdist/10))/(1-0.8) + return(sdist) >+ } > class(rbf1) <- "qkernel" > rbf1(x[1, ], x[2, ]) qkpca 参数名 内容 x n x d矩阵（n个样本，d个特征）或继承cndkernmatrix ，qkernmatrix的核矩阵 kernel 核类型 qpar 核参数 features 选择的成分个数 th 忽略主成分的特征值的值 以iris数据集为例，随机提取二十个样本为测试集，对剩余样本使用“rbfbase”核进行降维以及对应的预测，例子使用了iris数据集，代码及结果如下 data(iris) test <- sample(1:150,20) qkpc <- qkpca(~.,data=iris[-test,-5],kernel="rbfbase", qpar=list(sigma=50,q=0.8),features=2) # print the principal component vectors pcv(qkpc) #plot the data projection on the components plot(rotated(qkpc),col=as.integer(iris[-test,5]), xlab="1st principal component",ylab="2nd principal component" ) # embed remaining points emb <- predict(qkpc,iris[test,-5]) points(emb,col=as.integer(iris[test,5])) [ last edited by jjdg on 2019-4-26 at 20:55 ] [ Last edited by jjdg on 2019-4-26 at 20:55 ] |
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