R 中的資料探勘演算法/包/gausspred/data gau
資料生成和處理。
gen_bayesgau (n,p,G,tau_nu=1,tau_mu=1,p_tau_x=c(2,1)).
order_features (features, response).
n, 案例數量。
p, 特徵數量。
G, 組別數量。
tau_nu, 生成 ν 的高斯分佈方差的倒數。
tau_mu, 生成 µ 的高斯分佈方差的倒數。
p_tau_x, 包含 2 個數字的向量，指定作為特徵分佈方差倒數先驗的 Gamma 分佈，第一個數字是形狀，第二個數字是速率。
features, 特徵，行代表案例。
response, 響應值。
gendata_bayesgau 函式返回以下專案
X, 特徵，行代表案例。
y, 響應值。
mu, mu 值，列代表組別。
sigmas, 生成特徵的方差。
nu, 特徵的 nu 值。
vars, 特徵的索引，按 F 統計量降序排列。
fstats, vars 索引的特徵的 F 統計量值。
data <- gen_bayesgau (n = 100,p = 100,G = 2, tau_nu=100,tau_mu = 100, p_tau_x = c(4,1)) i_sel <- order_features (data$X, data$y)