### R代码从vignette源代码的clstDemoRnw ' ################################################### ### 代码块1号:clstDemo。Rnw:百分比较 ################################################### figdir < - figs_out dir。创建(figdir showWarnings = FALSE ) ################################################### ### 代码块2号:clstDemo。Rnw: 176 - 180 ################################################### 库(凯)数据(iris)质素< -。矩阵(dist(虹膜[1:4],方法=“欧几里得”))虹膜组织< - $物种 ################################################### ### 代码块3号:clstDemo。Rnw: 189 - 191 ################################################### 2 < - c(1125)情节(scaleDistPlot(质素、组指数= 2,O = 2 )) ################################################### ### 代码块数量4:clstDemo。Rnw: 207 - 209 ################################################### 打< - findThreshold(质素、组类型=“mutinfo”)str(打 ) ################################################### ### 代码块5号:clstDemo。Rnw: 219 - 221 ################################################### thresh2 < - findThreshold(质素、组类型=“mutinfo”,概率= NA)打印(thresh2美元区间 ) ################################################### ### 代码块6号:clstDemo。Rnw: 230 - 231 ################################################### 情节(做的。调用(plotDistances,推敲 )) ################################################### ### 代码块7号:clstDemo。Rnw: 234 - 235 ################################################### 情节(做的。调用(plotDistances thresh2 )) ################################################### ### 代码块8号:clstDemo。Rnw: 272 - 280 ################################################### 印第安纳州< - 1种< - gettextf(”我。% s的,猫组(印第安纳州))(“未知”的示例,物种)dmat1 < -质素(印第安纳州,印第安纳州]groups1 < -组(印第安纳州)dvect1 < -质素(印第安纳州,印第安纳州]cc < -分类(dmat1、groups1 dvect1) printClst (cc ) ################################################### ### 代码块9号:clstDemo。Rnw: 290 - 296 ################################################### 印第安纳州< - 125种= gettextf(”我。%s'， groups[ind]) pp <- pull(dmat, groups, ind) cc <- do。call(classify, pp) cat(paste('class of "unknown" sample is', species)) printClst(cc) ################################################### ### code chunk number 10: clstDemo.Rnw:306-312 ################################################### loo <- lapply(seq_along(groups), function(i){ do.call(classify, pull(dmat, groups, i)) }) matches <- lapply(loo, function(x) rev(x)[[1]]$matches) result <- sapply(matches, paste, collapse='-') table(ifelse(result=='','no match',result),groups) ################################################### ### code chunk number 11: clstDemo.Rnw:321-324 ################################################### confusion <- sapply(matches, length) > 1 no_match <- sapply(matches, length) < 1 plot(scaleDistPlot(dmat, groups, fill=confusion, O=confusion, X=no_match)) ################################################### ### code chunk number 12: clstDemo.Rnw:337-345 ################################################### loo <- lapply(seq_along(groups), function(i){ do.call(classify, c(pull(dmat, groups, i),minScore=0.65)) }) matches <- lapply(loo, function(x) rev(x)[[1]]$matches) result <- sapply(matches, paste, collapse='-') table(ifelse(result=='','no match',result),groups) ################################################### ### code chunk number 13: clstDemo.Rnw:350-354 ################################################### confusion <- sapply(matches, length) > 1 no_match <- sapply(matches, length) < 1 plot(scaleDistPlot(dmat, groups, fill=confusion, O=confusion, X=no_match, indices=no_match)) ################################################### ### code chunk number 14: clstDemo.Rnw:367-368 ################################################### printClst(loo[[118]])