write.snns(write.snns)
write.snns()所属R语言包：write.snns
Interfacing SNNS pattern files.
接口SNNS模式文件。
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Creates a pattern file from a matrix or data frame, suitable for training, validating or testing <br> a neural network with the Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS).
创建一个图形文件从一个矩阵或数据框，适合训练，验证或测试<BR>的一个神经网络与斯图加特的神经网络的模拟器（SNNS）的。
用法----------Usage----------
参数----------Arguments----------
参数：x
Matrix or data.frame containing data to export.
矩阵或数据框包含要导出的数据。
参数：file
Name of the pattern file to create. If not specified standard output is used as default.
模式文件的名称来创建。如果未指定，则使用标准输出为默认值。
参数：noutputs
Number of output units of the neural network the pattern will work with.
数输出单元的神经网络的图案一起工作。
Details
详细信息----------Details----------
This function generates a pattern file from a data.frame or matrix. It doesn't cover subpatterns, variable number of dimensions or classes yet. It goes through the data entity writing its contents into the specified file. Each row is interpreted as a data vector. The first components are the input variables. The output units are specified in the noutputs last components.
这个函数生成一个文件从一个数据框或矩阵模式。它不包括的子模式，可变尺寸或类。它通过数据实体，其内容写入到指定的文件。每一行被解释为一个数据向量。第一组件是输入变量。的输出单位指定在noutputs最后组成部分。
Neural networks have demonstrated its ability in process modelling, data clustering and classification. It can be useful to compare the results obtained with regression models with those obtained by other AI techniques such as Neural Networks or Evolutionary Computation. The purpose of this routine is to make the data transfer from R to SNNS as immediate as possible.
神经网络已经证明其在流程建模，数据聚类和分类的能力。它可以是有用的，比较回归模型得到的结果与其他人工智能技术，如神经网络和进化计算得到的。此例行程序的目的是，以使数据传输从R至SNNS尽可能作为紧急。
值----------Value----------
The function returns no value.
函数没有返回值。
（作者）----------Author(s)----------
Manuel Castejon Limas. <a href="mailto:manuel.castejon@unileon.es">manuel.castejon@unileon.es</a><br>
Joaquin Ordieres Mere. <a href="mailto:joaquin.ordieres@dim.unirioja.es">joaquin.ordieres@dim.unirioja.es</a><br>
Francisco Javier de Cos Juez. <a href="mailto:decos@api.uniovi.es">decos@api.uniovi.es</a><br>
Francisco Javier Martinez de Pison. <a href="mailto:fjmartin@dim.unirioja.es">fjmartin@dim.unirioja.es</a>
参考文献----------References----------
SNNS - Stuttgart Neural Network Simulator V4.1 Manual http://www-ra.informatik.uni-tuebingen.de/SNNS/
实例----------Examples----------
x <- data.frame(x=c(1.4, 3.6, 4.7, 5.3), y=c(1.7, 3.5, 2.5, 9.4))
x
write.snns(x)
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。
|
发表于 2012-10-1 23:10:23
