Я хочу создать сюжет, описанный в книге ElemStatLearn «Элементы статистического обучения: сбор данных, вывод и прогноз. Второе издание» Тревора Хасти, Роберта Тибширани и Джерома Фридмана. Сюжет:
Мне интересно, как я могу получить этот точный график R
, особенно обратите внимание на графику сетки и расчеты, чтобы показать границу.
r
data-visualization
k-nearest-neighbour
littleEinstein
источник
источник
Ответы:
Чтобы воспроизвести этот рисунок, вам необходимо установить пакет ElemStatLearn в вашей системе. Искусственный набор данных был сгенерирован
mixture.example()
как указано @StasK.Все, кроме трех последних команд, взяты из интерактивной справки для
mixture.example
. Обратите внимание, что мы использовали тот факт, чтоexpand.grid
его выходные данные будут упорядочены путем измененияx
вначале, что дополнительно позволяет индексировать (по столбцу) цвета вprob15
матрице (размером 69x99), которая содержит долю голосов за класс победы для каждой координаты решетки (px1
,px2
).источник
mixture.example
? Посмотрите на настройку симуляции ниже строки, начиная с# Reproducing figure 2.4, page 17 of the book:
примера.help(mixture.example)
илиexample(mixture.example)
запроса R (после загрузки требуемого пакета с помощьюlibrary(ElemStatLearn)
). Код для генерации искусственного набора данных (не для генерации Рис. 2.4) написан простым R в разделе Пример.ggplot
для подобных целей. Проверьте это: ESL 2.1: Линейная регрессия против KNN .Я самостоятельно изучаю ESL и пытаюсь проработать все примеры, представленные в книге. Я только что сделал это, и вы можете проверить код R ниже:
источник
5>>
и т. Д.