#パッケージNMFの読み込みsummary(res)から,以下の6つのスロットの値を取得したいと思います。
library(NMF)
# random data
x <- rmatrix(20,10)
# run default algorithm with rank 2
res <- nmf(x, 2)
summary(res)
> summary(res)
rank sparseness.basis sparseness.coef silhouette.coef
2.0000000 0.1670822 0.4692352 1.0000000
silhouette.basis residuals niter cpu
1.0000000 13.6810699 440.0000000 NA
cpu.all nrun
NA 1.0000000
rankresのクラスを確認しました。
sparseness.basis
sparseness.coef
silhouette.coef
silhouette.basis
residuals
> class(res)NMFfitクラスということが分かりましたので,マニュアルを参照しました。
[1] "NMFfit"
attr(,"package")
[1] "NMF"
> ?NMFfitまた,スロットの取得もしました。
http://127.0.0.1:10869/library/NMF/html/NMFfit-class.html
> slotNames("NMFfit")ここから先がまったく分かりません。
[1] "fit" "residuals" "method" "seed" "rng"
[6] "distance" "parameters" "runtime" "options" "extra"
[11] "call" "misc"
>
>
> getSlots("NMFfit")
fit residuals method seed
"NMF" "numeric" "character" "character"
rng distance parameters runtime
"ANY" ".functionSlotNULL" "list" "proc_time"
options extra call misc
"list" "list" "call" "list"
rankお手数をおかけいたします。
sparseness.basis
sparseness.coef
silhouette.coef
silhouette.basis
residuals
No.22466 Re: R 計算結果オブジェクトからの要素の取り出し 【青木繁伸】 2017/10/29(Sun) 16:09
> a = summary(res)で,
> a
rank sparseness.basis sparseness.coef silhouette.coef silhouette.basis residuals
2.0000000 0.1547192 0.3082925 1.0000000 1.0000000 11.8603919
niter cpu cpu.all nrun
440.0000000 0.0940000 0.0940000 1.0000000> str(a)という名前付きのベクトルなので,
Named num [1:10] 2 0.155 0.308 1 1 ...
- attr(*, "names")= chr [1:10] "rank" "sparseness.basis" "sparseness.coef" "silhouette.coef" ...> a["rank"]のように,します。当然のことながら「何番目の要素」という指定もできます。
rank
2
> a["sparseness.basis"]
sparseness.basis
0.1547192
> a[c("residuals", "cpu")]
residuals cpu
11.86039 0.09400> a[2]
sparseness.basis
0.1547192
> a[10]
nrun
1
> a[7:9]
niter cpu cpu.all
440.000 0.094 0.094
No.22467 【御礼】 Re: R 計算結果オブジェクトからの要素の取り出し 【明石】 2017/10/29(Sun) 20:37
青木先生,
いつもお世話になり,ありがとうございます,明石と申します。
大変にありがたいご教示をいただき,誠にありがとうございました。
ご丁寧に,わかりやすく,ご説明をしてくださいましたので,よくわかりました。
先に進めないで苦慮していましたが,仕組みが分かりました。
心から御礼を申し上げます。
ありがとうございました。
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