#simulations de champs gaussiens
library(FieldSim)
Rcov<-function(x,p=0.5){exp(-((x[1]-x[3])/p)^2-((x[2]-x[4])/p)^2)}
sim<- fieldsim(Rcov,Elevel=1,Rlevel=7,nbNeighbor=4)
x<-sim$Zrow/length(sim$Zrow)
y<-sim$Zcol/length(sim$Zcol)
z<-sim$Z
image(x,y,z)
contour(x,y,z,add=TRUE,nlevels=20)
title(main=c("champ gaussien de covariance isotrope gaussienne","portée = 0.5"))
Rcov<-function(x,p=0.2){exp(-((x[1]-x[3])/p)^2-((x[2]-x[4])/p)^2)}
sim<- fieldsim(Rcov,Elevel=1,Rlevel=7,nbNeighbor=4)
x<-sim$Zrow/length(sim$Zrow)
y<-sim$Zcol/length(sim$Zcol)
z<-sim$Z
image(x,y,z)
contour(x,y,z,add=TRUE,nlevels=20)
title(main=c("champ gaussien de covariance isotrope gaussienne","portée = 0.2"))

#arbres de régression pour les données de spam
spam<-read.table("spam.csv",header=TRUE,sep=";",dec=".")
t<-tree(spam~.,data=spam,control=tree.control(4601, mincut = 1, minsize = 5, mindev = 0.0001))
plot(t)
layout(matrix(1:2,1,2))
t<-tree(spam~.,data=spam)
plot(t)
text(t)
title(main="arbre avec 4601 données")
t<-tree(spam~.,data=spam[1:4400,])
plot(t)
text(t)
title(main="arbre avec 4400 données")