lvq3(class)
lvq3()所属R语言包：class
Learning Vector Quantization 3
学习向量量化3
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----------
lvq3(x, cl, codebk, niter = 100*nrow(codebk$x), alpha = 0.03,
win = 0.3, epsilon = 0.1)
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
培训常数
参数：win
a tolerance for the closeness of the two nearest vectors.
一个亲密的最近的两个向量的宽容。
参数：epsilon
proportion of move for correct vectors </table>
此举的比例</ TABLE>正确的向量
Details
详情----------Details----------
Selects niter examples at random with replacement, and adjusts the nearest two examples in the codebook for each.
选择niter更换随机的例子，并调整每个码本中最接近的两个例子。
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, 1464–1480.
Self-Organizing Maps. Springer, Berlin.
Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge.
Modern Applied Statistics with S. Fourth edition. Springer.
参见----------See Also----------
lvqinit, lvq1, olvq1, lvq2, lvqtest
lvqinit，lvq1，olvq1，lvq2，lvqtest
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)
cd0 <- olvq1(train, cl, cd)
lvqtest(cd0, train)
cd3 <- lvq3(train, cl, cd0)
lvqtest(cd3, train)
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 2012-2-17 09:59:09
