R语言:olvq1()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

olvq1(class)
olvq1()所属R语言包：class

                                         Optimized Learning Vector Quantization 1
                                         优化学习矢量量化1

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Moves examples in a codebook to better represent the training set.
移动在码书的例子，以更好地代表训练集。


用法----------Usage----------


olvq1(x, cl, codebk, niter = 40 * nrow(codebk$x), alpha = 0.3)



参数----------Arguments----------

参数：x
a matrix or data frame of examples  
矩阵或数据框的例子


参数：cl
a vector or factor of classifications for the examples  
一个向量或分类因子的例子


参数：codebk
a codebook  
1码本


参数：niter
number of iterations  
迭代次数


参数：alpha
constant for training  </table>
培训</ TABLE>恒


Details

详情----------Details----------

Selects niter examples at random with replacement, and adjusts the nearest example in the codebook for each.
选择niter更换随机的例子，并调整在每个码本的最近的例子。


值----------Value----------

A codebook, represented as a list with components x and cl giving the examples and classes.
一个码本表示，作为一个组件列表x和cl实例和类。


参考文献----------References----------

Proc. IEEE 78, 1464&ndash;1480.
Self-Organizing Maps. Springer, Berlin.
Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge.
Modern Applied Statistics with S. Fourth edition.  Springer.

参见----------See Also----------

lvqinit, lvqtest, lvq1, lvq2, lvq3
lvqinit，lvqtest，lvq1，lvq2，lvq3


举例----------Examples----------


train <- rbind(iris3[1:25,,1], iris3[1:25,,2], iris3[1:25,,3])
test <- rbind(iris3[26:50,,1], iris3[26:50,,2], iris3[26:50,,3])
cl <- factor(c(rep("s",25), rep("c",25), rep("v",25)))
cd <- lvqinit(train, cl, 10)
lvqtest(cd, train)
cd1 <- olvq1(train, cl, cd)
lvqtest(cd1, train)

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注：
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