История изменений

Исправление psv1967, 23.07.13 22:43 (текущая версия) :

http://a-iv.ru/trash/tube.pdf http://a-iv.ru/trash/tube.dat

не, всё проще выглядит в PCA

 data<-read.table("data.txt") 

str(data)'data.frame':	321 obs. of  18 variables:
 $ V1 : num  0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2 ...
 $ V2 : int  -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ V3 : int  0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V4 : int  0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ V5 : int  0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ V6 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V7 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V8 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V9 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V10: num  497 481 465 449 434 ...
 $ V11: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ V12: num  9966 9929 9892 9855 9819 ...
 $ V13: num  496 479 463 446 430 ...
 $ V14: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ V15: num  9966 9930 9893 9857 9820 ...
 $ V16: num  496 480 464 448 431 ...
 $ V17: num  -0.79 -1.58 -2.37 -3.16 -3.95 ...
 $ V18: num  9966 9929 9893 9856 9820 ...

 biplot(prcomp(data[,10:18]))

надо больше примеров, может расстояние надо считать между траекториями явно.

Исправление psv1967, 23.07.13 22:42:

http://a-iv.ru/trash/tube.pdf http://a-iv.ru/trash/tube.dat

не, всё проще выглядит в PCA

 data<-read.table("data.txt") 

str(data)'data.frame':	321 obs. of  18 variables:
 $ V1 : num  0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2 ...
 $ V2 : int  -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ V3 : int  0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V4 : int  0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ V5 : int  0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ V6 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V7 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V8 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V9 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V10: num  497 481 465 449 434 ...
 $ V11: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ V12: num  9966 9929 9892 9855 9819 ...
 $ V13: num  496 479 463 446 430 ...
 $ V14: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ V15: num  9966 9930 9893 9857 9820 ...
 $ V16: num  496 480 464 448 431 ...
 $ V17: num  -0.79 -1.58 -2.37 -3.16 -3.95 ...
 $ V18: num  9966 9929 9893 9856 9820 ...

 biplot(prcomp(data[,10:18]))

надо больше примеров

Исправление psv1967, 23.07.13 22:40:

http://a-iv.ru/trash/tube.pdf http://a-iv.ru/trash/tube.dat

не, всё проще выглядит в PCA

 data<-read.table("data.txt") 

str(data)'data.frame':	321 obs. of  18 variables:
 $ V1 : num  0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2 ...
 $ V2 : int  -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ V3 : int  0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V4 : int  0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ V5 : int  0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ V6 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V7 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V8 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V9 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V10: num  497 481 465 449 434 ...
 $ V11: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ V12: num  9966 9929 9892 9855 9819 ...
 $ V13: num  496 479 463 446 430 ...
 $ V14: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ V15: num  9966 9930 9893 9857 9820 ...
 $ V16: num  496 480 464 448 431 ...
 $ V17: num  -0.79 -1.58 -2.37 -3.16 -3.95 ...
 $ V18: num  9966 9929 9893 9856 9820 ...

 biplot(prcomp(data[,10:18]))

Исправление psv1967, 23.07.13 22:40:

http://a-iv.ru/trash/tube.pdf http://a-iv.ru/trash/tube.dat

не, всё проще выглядит в PCA

 data<-read.table("data.txt")[br] str(data)'data.frame':	321 obs. of  18 variables:
 $ V1 : num  0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2 ...
 $ V2 : int  -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ V3 : int  0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V4 : int  0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ V5 : int  0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ V6 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V7 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V8 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V9 : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ V10: num  497 481 465 449 434 ...
 $ V11: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ V12: num  9966 9929 9892 9855 9819 ...
 $ V13: num  496 479 463 446 430 ...
 $ V14: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ V15: num  9966 9930 9893 9857 9820 ...
 $ V16: num  496 480 464 448 431 ...
 $ V17: num  -0.79 -1.58 -2.37 -3.16 -3.95 ...
 $ V18: num  9966 9929 9893 9856 9820 ...

 biplot(prcomp(data[,10:18]))

Исправление psv1967, 23.07.13 22:38:

http://a-iv.ru/trash/tube.pdf http://a-iv.ru/trash/tube.dat

не, всё проще выглядит в PCA

data<-read.table(«data.txt»)
str(data)

'data.frame': 321 obs. of 18 variables: $ V1 : num 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2 ... $ V2 : int -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... $ V3 : int 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ V4 : int 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... $ V5 : int 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... $ V6 : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ V7 : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ V8 : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ V9 : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ V10: num 497 481 465 449 434 ... $ V11: int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... $ V12: num 9966 9929 9892 9855 9819 ... $ V13: num 496 479 463 446 430 ... $ V14: int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... $ V15: num 9966 9930 9893 9857 9820 ... $ V16: num 496 480 464 448 431 ... $ V17: num -0.79 -1.58 -2.37 -3.16 -3.95 ... $ V18: num 9966 9929 9893 9856 9820 ...

biplot(prcomp(data[,10:18]))

Исходная версия psv1967, 23.07.13 22:37:

http://a-iv.ru/trash/tube.pdf http://a-iv.ru/trash/tube.dat

не, всё проще выглядит в PCA