程序三:投影寻踪回归分析Word文档下载推荐.docx
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train.data<
-read.csv(file=file.choose(),header=T)#读取训练集数据
traindata<
-train.data[,-1]#将训练集数据的自变量与因变量提取到文件traindata中
dim(traindata);
colnames(traindata)
trainactivity<
-traindata$activity
test.data<
-read.csv(file=file.choose(),header=T)#读取测试集数据
testdata<
-test.data[,-1]#将测试数据的自变量与因变量提取到文件testdata中
testactivity<
-testdata$activity
dim(testdata);
colnames(testdata)
require(graphics)
ppr.model<
-ppr(activity~.,data=traindata,nterms=4,max.terms=10)#建立投影寻踪回归模型
ppr.model
summary(ppr.model)#查看投影寻踪回归模型结果
ppr.model$xnames
ppr.model$df
Predicted.Value<
-ppr.model$fitted.values;
Predicted.Value#根据投影寻踪模型得到的预测值
Predicted.Residual<
-ppr.model$residuals;
Predicted.Residual#查看预测值的残差(文献值-预测值)
trainactivity.and.Predicted<
-cbind(trainactivity,Predicted.Value,Predicted.Residual)
trainactivity.and.Predicted
jpeg(filename="
投影寻踪回归模型训练集结果.jpeg"
units="
px"
width=800,height=600,restoreConsole=TRUE,quality=75)#输出图形命令
plot(Predicted.Value,trainactivity,xlab='
投影寻踪回归模型训练集预测值'
ylab='
实验值'
col="
red"
type="
p"
)#文献值与预测值作图
abline(lm(Predicted.Value~trainactivity),col="
blue"
)#添加散点图的趋势线
dev.off()#关闭图形输出
r<
-cor(trainactivity,Predicted.Value);
r;
r^2#求文献值与预测值的相关系数
#相关系数的平方,决定系数,在后面的lm.sol线性回归分析中有
lm.sol<
-lm(trainactivity~Predicted.Value)#对文献值和预测值进行回归分析
lm.sol
summary(lm.sol)#查看文献值和预测值回归分析结果
par(mfrow=c(2,2))
plot(lm.sol)#文献值和预测值回归分析诊断
opar<
-par()
write.table(trainactivity.and.Predicted,file='
投影寻踪回归模型训练集结果.csv'
sep='
'
col.names=TRUE,row.names=FALSE)#将文献值、预测值以及残差结果另存为csv文件
test.Predicted.Value<
-predict(ppr.model,testdata)#根据投影寻踪模型得到的预测值
testactivity.and.Predicted<
-cbind(testactivity,test.Predicted.Value);
testactivity.and.Predicted
write.table(testactivity.and.Predicted,file='
投影寻踪回归模型测试集结果.csv'
-cor(testactivity,test.Predicted.Value);
lm.sol.2<
-lm(testactivity~test.Predicted.Value)#对文献值和预测值进行回归分析
lm.sol.2
summary(lm.sol.2)#查看文献值和预测值回归分析结果
plot(lm.sol.2)#文献值和预测值回归分析诊断
投影寻踪回归模型测试集结果.jpeg"
plot(test.Predicted.Value,testactivity,xlab='
投影寻踪回归模型测试集预测值'
abline(lm(test.Predicted.Value~testactivity),col="
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