如何在kernlab包的ksvm中定制内核函数？
如何在kernlab包的ksvm中定制内核函数？
提问于 2013-06-12 08:47:42
我有纬度和经度，所以我需要将RBF内核重新定义为exp(-1/2||sophere distrance|^2)，这意味着我需要自己重写内核函数。我写我的内核如下：
round.kernel <- function(x,y){
sigma <- 1
#R <- 6371
R <- 1
a <- (sin( (x[1]-y[1])/2 ))^2+cos(x[1])*cos(y[1])*(sin((x[2]-y[2])/2))^2
c <- 2*atan2(sqrt(a),sqrt(1-a))
d <- R*c
res <- exp(-d^2/(2*sigma))
return (res)
}
class(round.kernel) <- "kernel"我测试了函数，内核应该是正确的。但是使用下面的训练命令，我得到了错误：
fit <- ksvm(y=train[,2],x=train[,3:4],kernel=round.kernel,type='eps-svr')
Error in .local(x, ...) :
List interface supports only the stringdot kernel.更棘手的是，我尝试了ksvm文档中的示例代码：
k <- function(x,y) {(sum(x*y) +1)*exp(-0.001*sum((x-y)^2))}
class(k) <- "kernel"但是我得到了同样的错误。
有人知道如何正确定义内核函数吗？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-06-13 06:17:58
我的问题解决如下:内核代码是正确的，我应该直接定义一个函数(x，y)，并将它的类声明为" kernel“。问题是，即使在文档中，ksvm也支持x，y样式，它们实际上不起作用。将其更改为公式数据样式最终可以让它运行起来：
fit <- ksvm(Freq~lat+lon,data=train[,2:4],kernel=roundrbf,type='eps-svr')此外，我还阅读了rbfdot的源代码，以及内核实验室中定义的其他内核。注意他们的代码样式是这样的：
function(params){
val <- function(x,y){
# True kernel defined here
}
return (new ("kernel_name",.Data=val,kpar=list(params)))
}但说真的，我试过了，用这种方式编写内核函数是行不通的。工作方式直接类似于这样的风格：
k <- function(x,y){
#calculate the result
}
class(k) <- "kernel"页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/17056080
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
