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R用 Generative Topographic Mapping(GTM)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM) プログラム・コード

データを準備するだけで、RでGenerative Topographic Mapping(GTM)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM)ができるプログラム・コードです。以下のURLからzipファイルをダウンロードしてください。
http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/gtmmsvm_analysis_all_e_r_pass.zip

購入していただくと、zipファイルを解凍するためのパスワードが表示されます。

このプログラムで実行される流れについては下のURLのページをご覧ください。
http://univprof.com/archives/17-01-16-10824075.html

このプログラムはcsvファイルによってデータのやり取りをします。csvファイルのデータ形式およびサンプルデータについては下のURLのページをご覧ください。
https://note.mu/univprof/n/n694487325cb1

プログラムを実行するときのR環境については下のURLのページをご覧ください。
https://note.mu/univprof/n/nb07629b23252

GTMについてはこちらもぜひご覧ください。
https://note.mu/univprof/n/n3d2e034a2452

また下のURLのzipファイルもダウンロードして下さい。
http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/R_scripts_functions.zip
解凍すると必要なスクリプトと関数があります(こちらは無料です)。解凍した後に、GTM→MSVMのプログラムのディレクトリ(フォルダ)と同じところにすべてのファイルを置いてください。

あとは購入されたプログラムを実行するだけです。

計算終了後、自動的に結果が画面に出てきて、最後に以下のcsvファイルが同じディレクトリ(フォルダ)に保存されます。
■PredictedY2.csv・・・data_prediction2.csvの目的変数の予測値
■PointsOnGTMmapMode.csv・・・各サンプルのGTMマップ上での座標[mode](各サンプルに対応した)ニューロンのグリッド座標 [data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csvの各サンプルが順番に縦につながっています]
■PointsOnGTMmapMean.csv・・・各サンプルのGTMマップ上での座標[mean](各サンプルに対応した)ニューロンのグリッド座標 [data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csvの各サンプルが順番に縦につながっています]