Discussion :

[maryem901]

Bonjour ;

s'il vous plaît quelqu'un peut m'aider à corriger ce code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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require(cluster) 
require(class)
require(stats)
library(RWeka)
require(stringer)
 
data <- read.table("breast-cancer-wisconsin.data",header=F,sep=",",stringsAsFactors=F)
head(data)
 
 
names(data) <- c('id','ct','ucsize','ucshape','ma','secs','bn','bc','nn','miti','class')
head(data)
#clean up data
require(stringr)
#remove whitespace
data <-t(apply(data, 1, function(x) {str_replace(x, "\\s+", "")}))
data <-t(apply(data, 1, function(x) {str_replace(x, "\\D", NA)}))
#I'm not sure what's the best way to deal with NAs
#so I'll just remove them
 
to_numeric <- function(x) as.numeric(as.character(x))
data <- modifyList(data, lapply(data, to_numeric))
sapply(data,mode)
data <- na.omit(data)
#lost a few data points
dim(data)
fit <- kmeans(data[,c(2:10)], 2)
names(fit)
 
#k-means did a fairly good job
table(data.frame(fit$cluster,data[,11]))
table(data.frame(fit$cluster,data[,11]))
 
 
 
 
result$withinss  
 
train = data[c(1:137),] # données à classer
 
test  = fit$center[,]  # données étiquetée  
 
cl1 <- factor(c(rep("2",), rep("4",)) 
pred = knn(train, test,cl1  , k = 1)
 
table(pred[],class=test[])

NB:voici les erreures : 1)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Error: unexpected symbol in:
"cl1 <- factor(c(rep("2",), rep("4",)) 
pred"

et

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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2
  Error in table(pred[], class = test[]) : 
  tous les arguments doivent avoir la même longueur

et merci

[Theta]

"Error: unexpected symbol" veut dire qu'il y a un symbole à un endroit où il ne devrait pas ou bien qu'il manque un symbole que R attend. Dans 90% des cas, c'est une erreur d'accolades ou de parenthèses, comme c'est le cas ici.

[maryem901]

j'ai vérifié mais c'est correct

[maryem901]

voici une autre version de code quelqu'un peu m'aider et merci

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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require(cluster) 
require(class)
require(stats)
library(RWeka)
require(stringr)
 
data <- read.table("http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data",sep=",")
head(data)
names(data) <- c('id','ct','ucsize','ucshape','ma','secs','bn','bc','nn','miti','class')
head(data)
 
#clean up data
require(stringr)
#remove whitespace
data <-t(apply(data, 1, function(x) {str_replace(x, "\\s+", "")}))
data <-t(apply(data, 1, function(x) {str_replace(x, "\\D", NA)}))
#I'm not sure what's the best way to deal with NAs
#so I'll just remove them
data <- na.omit(data)
#but everything is converted into characters
head(data)
data <- as.data.frame(data, stringsAsFactors=F)
#transform them back to numeric
#define function
to_numeric <- function(x) as.numeric(as.character(x))
data <- modifyList(data, lapply(data, to_numeric))
sapply(data,mode)
fit <- kmeans(data[,c(2:10)], 2)
names(fit)
 
#k-means did a fairly good job
table(data.frame(fit$cluster,data[,11]))
 
fit$center
 
train = data[1:137,1:10] # données à classer
 
test  = result$center[]  # données étiquetée  
 
cl <- factor(c(rep("2",), rep("4",)))
 
pred = knn(train, test,cl  , k = 2)
 
table(pred[],=test[,11])