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R语言 VBmix包 displaySVM()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 14:34:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
displaySVM(VBmix)
displaySVM()所属R语言包:VBmix

                                         displaySVM
                                         displaySVM

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

displays the colored decision regions of a SVM model. Data symbols are also optionally displayed. Data and model should be 2D.
显示彩色的判决区域的SVM模型。也可任选地显示数据符号被。数据和模型应该是2D的。


用法----------Usage----------


displaySVM(svm.model, dataframe, displayPoints = TRUE, subset = NULL, steps = 100, alpha = 0.4, lwd = 1)



参数----------Arguments----------

参数:svm.model
a SVM model, as returned by svm (e1071 library)  
一个SVM模型,返回的支持向量机(e1071库)


参数:dataframe
data.frame object, containing row-elements, and associated labels in the last variable.  
数据框对象中的最后一个变量,包含行元素,和相关的标签。


参数:displayPoints
if FALSE, only decision regions are displayed.  
如果为FALSE,唯一的决定区域显示。


参数:subset
vector of indexes of a data subset to be displayed. If NULL, all points are displayed.  
要显示的数据子集的索引向量。如果为NULL,所有的点都显示出来。


参数:steps
influences the resolution of the decision regions. Low values will provoke aliasing, high values are slower to be displayed.  
影响的决议,决定区域。较低的值会招来走样,高值要显示的要慢。


参数:alpha
alpha blending parameter between decision regions and data symbols.  
alpha混合参数决定区域和数据符号之间。


参数:lwd
magnification factor for the stroke width used to plot symbols.  
用于绘图符号的笔触宽度的放大倍数。


值----------Value----------

a new plotting window displaying SVM decision regions.
一个新的绘图窗口,显示SVM决定的区域。


(作者)----------Author(s)----------



Pierrick Bruneau




参见----------See Also----------

svm
支持向量机


实例----------Examples----------


# extract 2 first variables and build data.frame[先提取2的变量和数据框]
temp <- buildFrame(irisdata, irislabels)
iris.model <- svm(labels ~ ., data=temp, cost=100, gamma=1)
displaySVM(iris.model, temp)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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