首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R if (nrow(emobj$Mu) != nclass || ncol(emobj$Mu) != p || nrow(emobj$LTSigma) !=:缺少需要TRUE/FALSE的值

这个问答内容涉及到R语言中的一个条件判断语句。根据给出的代码片段,我们可以解读出以下信息:

  1. emobj$Mu是一个矩阵,其行数应该等于类别数(nclass),列数应该等于特征数(p)。
  2. emobj$LTSigma是另一个矩阵,其行数应该等于类别数(nclass)。

根据这些信息,我们可以给出完善且全面的答案:

这段代码的目的是检查两个矩阵的维度是否符合预期。如果emobj$Mu的行数不等于类别数,或者列数不等于特征数,或者emobj$LTSigma的行数不等于类别数,那么条件判断的结果将为TRUE,否则为FALSE。

这个条件判断语句可能用于验证一个期望的模型参数是否正确初始化。如果维度不匹配,可能会导致后续的计算出错。

在云计算领域中,这段代码与云计算的概念没有直接关联。然而,R语言作为一种常用的数据分析和统计建模工具,在云计算中也有广泛的应用。云计算可以提供强大的计算和存储资源,以支持大规模的数据分析和建模任务。在云计算环境中,使用R语言进行数据分析和建模可以更高效地处理大规模数据集。

腾讯云提供了一系列云计算相关的产品和服务,包括云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以为用户提供可靠的计算和存储资源,以支持各种数据分析和建模任务。具体的产品介绍和相关链接可以在腾讯云的官方网站上找到。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言 判别分析

-0.7, -1.4, -0.8, -1.6, -1.5, -1.0, -1.2, -1.3), ncol=2) #2、载入两总体贝叶斯判别函数 注 把贝叶斯判别函数存在了计算机E盘R文件夹中...为待测样本 其输入格式是数据框 为两个训练样本之和 #var.equal是逻辑变量 当其TRUE是表示认为两个总体协方差相同 否则不同 #输出 函数输出时1和2构成一维矩阵 1表示待测样本属于...#多个总体判别的贝叶斯判别程序 #输入 TrnX 表示训练样本 样本输入格式为数据框 #TrnG是因子变量 表示训练样本分类情况 #输入变量p是先验概率 缺省为1 #Tst为待测样本 其输入格式是数据框...("blong", 1:nx)) g <- length(levels(TrnG)) mu <- matrix(0, nrow=g, ncol=ncol(TrnX)) for (i in 1...:g) mu[i,] <- colMeans(TrnX[TrnG==i,]) D <- matrix(0, nrow=g, ncol=nx) if (var.equal == TRUE ||

99150

R语言 判别分析

-0.7, -1.4, -0.8, -1.6, -1.5, -1.0, -1.2, -1.3), ncol=2) #2、载入两总体贝叶斯判别函数 注 把贝叶斯判别函数存在了计算机E盘R文件夹中...为待测样本 其输入格式是数据框 为两个训练样本之和 #var.equal是逻辑变量 当其TRUE是表示认为两个总体协方差相同 否则不同 #输出 函数输出时1和2构成一维矩阵 1表示待测样本属于...#多个总体判别的贝叶斯判别程序 #输入 TrnX 表示训练样本 样本输入格式为数据框 #TrnG是因子变量 表示训练样本分类情况 #输入变量p是先验概率 缺省为1 #Tst为待测样本 其输入格式是数据框...("blong", 1:nx)) g <- length(levels(TrnG)) mu <- matrix(0, nrow=g, ncol=ncol(TrnX)) for (i in 1...:g) mu[i,] <- colMeans(TrnX[TrnG==i,]) D <- matrix(0, nrow=g, ncol=nx) if (var.equal == TRUE ||

67140

ONCOCNV软件思路分析之control处理

,如果聚成两类,猜测混合男女数据,如果一类,猜测全是男或者全是女,需要对男样本X染色体NRC*2 可见混合了男女sample 去除GC 0.9 分位数amplicon...和amplicon length 极端点图 进行ICA(独立成分分析) 去除深度远远低于其他样品amplicon,这种个别sample中amplicon变化并不是实验偏差造成 每两两样品间作线性回归...,计算预测,如果实际比预测低2NRC,那么在ICA中不考虑该amplicon ICA 使用fastICA进行独立成分分析,G函数选择logcosh,这些独立成分(或者主成分)认为是主要实验偏差...amplicon baseline输入,得到amplicon mad 预测,再求出每个sample amplicon logNRCmad,将该预测/最大sample mad,得到比值作为该...=0.5) breaks=seq(-2,4,1) pal=brewer.pal(7,"YlOrRd") image(x=1:ncol(X[indexNoNul,]),y=1:nrow(X[indexNoNul

1.4K110

R语言几何布朗运动GBM模拟股票价格优化建立期权定价用概率加权收益曲线可视化

p=26842 对于模拟股票价格,几何布朗运动 (GBM) 是 事实上首选 模型。 它有一些很好属性,通常与股票价格一致,例如对数正态分布(因此向下限制为零),并且期望收益不取决于价格大小。...通常,当我们对股票价格进行建模时,我们用例需要运行大量模拟以生成可能结果分布。 由于这样用例需要多次运行 GBM 模拟器,因此考虑优化代码以提高速度是值得。少量深思熟虑可以节省大量时间。...: gm <- gbo(nsim, t, mu, sigma, S0) 这看起来像是上面指定参数所描述随机价格过程合理表示。...z\[i\] <- x\[i\] + y\[i\] } z 通过矢量化,我们可以简单地做到: z <- x + y z R许多操作都是矢量化——事实上,R 设计就是考虑到这一点。...这是代码: gbc <- function { # 随机抽样矩阵--每次模拟每天都有一个 epln <- matrix(norm(t*nim), ncol = nsim, nrow = t) #

89210

AutoEncoderPyTorch实现

,在decoder网络中,最后跟不是ReLU而是Sigmoid函数,因为我们想要将图片打印出来看一下,而使用数据集是MNIST,所以要将tensor里面的最终都压缩到0-1之间 然后定义训练集和测试集...但AutoEncoder是无监督学习,不需要label,我们只需要将网络输出output和网络输入input进行对比,计算loss即可 viz = visdom.Visdom() for epoch...=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]), download=True) mnist_test...然后随机采样出标准正态分布数据,用$\mu$和$\sigma$对其进行变换。这里kld指的是KL Divergence,它是Loss一部分,其计算过程如下: ?...=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]), download=True) mnist_test

1K30

「Workshop」第四十期 常用差异分析方法

用t.test(A,B,var.equal=TRUE,paired=FALSE) A、B为数据集,var.equal=TRUE为方差齐性。paired=FALSE非配对样本。...示例 我们使用R里内置“npk”数据集,该数据集由24行和5列数据组成,第一列代表区组(共6个),N、P和K分别代表氮、磷和钾元素使用情况,yield代表豌豆产量,该数据集主要是用来研究不同肥料对豌豆产量影响...img x<-matrix(c(46,18,6,8),ncol=2,nrow=2) chisq.test(x) chisq.test(x)$expected ###查看理论 fisher.test(x...6.需要注意是制作分组信息因子向量是,因子水平前后顺序,在R很多模型中,默认将因子向量第一个水平看作对照组 如果数据量大并且要求比较conservative的话可以所有方法都用下,然后取并集...(tumor_sample)),rep('normal',ncol(normal_sample))) edgeR ---- 对于edgeR分析流程而言,我们需要输入数据包括: 表达矩阵(counts

1.5K21

一种另辟蹊径聚类:EM聚类

实验:用R生成两组服从二元正态分布随机数,样本量分布为:100,50; library("MASS") set.seed(12345) mux1<-0 ;muy1<-0 ;mux2<-15...;muy2<-15 ss1<-10 ;ss2<-10 ;s12<-3; sigma<-matrix(c(ss1,s12,s12,ss2),nrow=2,ncol=2) Data1<-mvrnorm...(n=100,mu=c(mux1,muy1),Sigma=sigma,empirical=TRUE) Data2<-mvrnorm(n=50,mu=c(mux2,muy2),Sigma=sigma,empirical...最大期望算法经过两个步骤交替进行计算: 第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量现有估计,计算其最大似然估计; 第二步是最大化(M),最大化在 E 步上求得最大似然来计算参数。...M 步上找到参数估计被用于下一个 E 步计算中,这个过程不断交替进行。 3,EM聚类中聚类数目的问题 通常采用BIC信息准则,从数据拟合角度,选择最佳聚类数目。

61720

R语言入门系列之三:R脚本

基于前面的基础,今天我介绍一下R语言中基础程序结构,来帮助我们完成更复杂数据处理任务。此外,如果你有大批量数据处理、可视化任务,需要着重学习R脚本在命令行调用方式以及命令行参数使用方法。...sapply(x, f, simplify=FALSE, USE.NAMES=FALSE)返回与lapply(x, f)是一致: sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE...默认TRUE。...) { csum=numeric(ncol(otu)) for (i in 1:ncol(otu)) { csum[i]= sum(otu[, i]) } for (i in 1:nrow..., mean=FALSE) 运行结果如下所示: 5命令行参数 当在Linux系统命令行运行R脚本时,可以使用commandArgs()设置命令行参数来增强脚本适用性,我们可以通过下面脚本来查看R语言命令行参数设置规则

3.5K20

ggplot2分面图形自定义添加回归曲线R

❝本节来介绍如何自定义给分面图形添加RP,通过两个案例来进行展示❞ 加载R包 library(tidyverse) library(gapminder) library(ggpmisc) library...continent %in% c("Oceania","Americas"),year >=1982) 数据可视化 ❝在这个案例中我们介绍使用「stat_quant_eq」函数自动添加拟合曲线R与...~year,scales="free_x",nrow=2,ncol=3)+ scale_color_npg()+ stat_poly_eq(method = 'lm',...RP,但是实际中也许会存函数无法自动添加情况,那么就需要使用代码自定义去添加,如果图表只有一个那样操作很是轻松,但若是图表采用分面的形式绘制那么就需要自定义函数来添加文本 ❞ 自定义注释函数 annotation_custom2...~year,scales="free_x",nrow=2,ncol=3)+ scale_color_npg()+ labs(x=NULL,y=NULL)+ theme_bw()+ theme

79510

【数据分析 R语言实战】学习笔记 第四章 数据图形描述 (上)

使用R语言作图,主要按照以下步骤进行: ①取原始数据,准备好绘图需要变量。 ②如有需要,对绘图区域进行设置、分割。 ③绘制图形,例如创建坐标轴井绘制点图、曲线或其他类型图。 ④标注图形。...layout(mat, widths = rep.int(1,ncol(mat)),heights = rep.int(1, nrow(mat)), respect = FALSE) mat为矩阵,用于设置窗口划分...= TRUE, labels = FALSE,nclass = NULL, warn.unused = TRUE, ...) ?...identify(x, y, labels,…) 4.4三维图形 R中绘制三维图形基本函数有三个,分别为: image(x,y,z),产生长方形网格,以不同颜色表示z。...contour(x,y,z),以等高线表示z。 persp(x,y,z),产生3D表面。

1.1K30

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭
    领券