www-ai.cs.tu-dortmund.de/LEHRE/VORLESUNGEN/KDD/SS10/Blatt8.pdf
library(mvtnorm) set.seed(2)
datena <- rmvnorm(n=100, mean = c(0,-3), sigma = matrix(c(0.5,0,0,5),2,2)) datenb <- rmvnorm(n=100, mean = c(0,3), sigma = matrix(c(0.5,0,0,5),2,2)) daten1 <- rbind(datena, [...] 1), sigma = matrix(c(0.5,0.5,0.5,5),2,2)) daten2 <- rbind(datena, datenb) daten2 <- data.frame(daten2, y = y)
a) Sagen Sie für beide Datensätze y mit Hilfe von Klassifikationsbäumen (Paket rpart) vorher [...] datenb) y <- factor(c(rep(1,100), rep(2,100))) daten1 <- data.frame(daten1, y = y)
datena <- rmvnorm(n=100, mean = c(0,-1), sigma = matrix(c(0.5,0.5,0.5,5),2,2)) datenb <- rmvnorm(n=100, mean = c(0,1) …
