能画出结构方程模型图的软件有很多,比如Amos和SmartPLS,这两个软件在可视化方面做的非常好,Mplus和前两个软件有所不同,它是通过语法输入,从diagrammer生成图形,而Amos和SmartPLS是用户直接绘制图形。
R语言也可以绘制结构方程模型图,其优势在于用户可以对SEM图中的变量、线条、形状和颜色进行DIY。本文使用semPlot包中的semPaths函数进行模型图的绘制。
不能发链接,所以我复制过来了。#载入程序和数据
library(RSNNS)
data(iris)
#将数据顺序打乱
iris <- iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(iris))),1:ncol(iris)]
#定义网络输入
irisValues <- iris[,1:4]
#定义网络输出,并将数据进行格式转换
irisTargets <- decodeClassLabels(iris[,5])
#从中划分出训练样本和检验样本
iris <- splitForTrainingAndTest(irisValues, irisTargets, ratio=0.15)
#数据标准化
iris <- normTrainingAndTestSet(iris)
#利用mlp命令执行前馈反向传播神经网络算法
model <- mlp(iris$inputsTrain, iris$targetsTrain, size=5, learnFunc="Quickprop", learnFuncParams=c(0.1, 2.0, 0.0001, 0.1),maxit=100, inputsTest=iris$inputsTest, targetsTest=iris$targetsTest)
#利用上面建立的模型进行预测
predictions <- predict(model,iris$inputsTest)
#生成混淆矩阵,观察预测精度
confusionMatrix(iris$targetsTest,predictions)
#结果如下:
#predictions
#targets 1 2 3
# 1 8 0 0
# 2 0 4 0
# 3 0 1 10
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