rda算法流程

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rda算法流程急求答案,帮忙回答下

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RDA是响应变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析。

本节我们就是具体来看一个RDA的分析案例,来看看里面的参数以及结果的解读。# CHAPTER 6 - CANONICAL ORDINATION# ********************************# 载入所需程序包library(ade4)library(vegan)library(packfor)# 可在http:/-forge.r-project.org/R/?group_id=195下载,但是好像在R 3.5.1上加载不了,所以这篇我用R3.4来做的。packfor已经不用,函数都搬到adespatial# 如果是MacOS X系统,packfor程序包内forward.sel函数的运行需要加载# gfortran程序包。用户必须从"cran.r-project.org"网站内选择"MacOS X",# 然后选择"tools"安装gfortran程序包。rm(list = ls())setwd("D:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\RStudio\\\\数量生态学\\\\DATA")library(MASS)

其他答案

RDA算法流程如下:首先根据训练数据计算出每个特征的均值和方差,然后计算出每个特征的加权系数,再根据加权系数对特征进行加权得到新的特征向量,最后利用新的特征向量进行分类或回归预测。RDA算法的特点是可以有效地解决高维数据下的分类和回归问题,具有较高的准确率和稳定性。

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