Когда вы выбираете любой из методов импорта, приложение выбирает переменные, чтобы отобразиться на основе формата, не довольного. Список наборов данных кандидата поэтому подобен для обоих методов. Приложение основывает свою интерпретацию набора данных на методе импорта, который вы выбираете.

Для получения дополнительной информации об условиях, связанных с ансамблями данных, см. Определения.

Для получения дополнительной информации об организации ваших данных для импорта в приложение, смотрите, Организуют Системные Данные для Diagnostic Feature Designer.

Задайте, как построить несколько переменных вместе.

В сигнале или графике спектра, вы подсвечиваете отдельного участника путем расположения курсора на членскую трассировку. Выберите Show Signal Information, чтобы отобразить и переменного участника, которого вы подсвечиваете и метка условия для того участника в правом нижнем углу.

Выберите Data Cursors, чтобы отобразить значения ключевых пунктов в вашем сигнале. Data Cursor являются горизонтальными и вертикальными панелями, которые вы располагаете над интересным местом, таким как пиковое значение. Курсоры отображают положения X и Y. Чтобы отобразить расстояние между курсорами, выберите Show Signal Information. Чтобы заблокировать панели так, чтобы они двинулись вместе, выберите одну из опций Lock Spacing.

Нажмите Select Features, чтобы открыть выбираемый список функций, чтобы построить. Используйте Select Features, например, когда вы сгенерировали много функций, но вы хотите фокусироваться на подмножестве в одной панели графика.

Выберите условную переменную, чтобы основывать гистограммы функции на. Гистограммы функции используют цвет, чтобы визуализировать разделение групп данных с различными метками для той условной переменной.

Пример: faultCode

Задайте разрешение гистограммы, как управляется вашим выбором Bin Width, Bin Method, Number of Bins и Bin Limits. Настройки интервала применяются ко всем гистограммам за таблицу функции

Настройки интервала весьма зависимы. Алгоритм использует порядок очередности определить, что использовать:

Выберите занимающий место метод, чтобы оценить, как эффективно каждая функция разделяет данные различными метками условия. Если вы уже оценили свои функции, можно занять место с различным методом и отобразить получившиеся рейтинги вместе. Каждый метод использует различный статистический метод.

Меню дифференцируется между 2D классом и методами рейтинга мультикласса.

Метод рейтинга значения по умолчанию для условных переменных 2D класса, t-test, является самым простым методом, когда это использует только средние значения двух маркированных групп и не их дистрибутивов. t-test, в основном, полезен для идентификации неэффективных функций, чтобы отбросить.

Следующая фигура иллюстрирует влияние определенных критериев на выборе метода рейтинга.

Выбор метода активирует новую вкладку именем, которое совпадает с занимающим место методом. Для получения дополнительной информации об этой активированной методом вкладке смотрите Ranking Technique Tab.

Выберите условную переменную, которой занимающий место алгоритм основывает свою разделительную оценку.

Задайте занимающий место метод к виду тем, когда вы сравните результаты различных методов рейтинга. Когда вы используете один метод рейтинга, отображения приложения результаты в порядке важности, как обозначено занимающим место счетом к тому методу. Когда вы сравниваете результаты для нескольких методов, изменяете Sort By, чтобы изменить метод, который управляет порядком сортировки.

Задайте этот параметр, чтобы устранить занимающую место музыку к определенной методике. Используйте этот параметр, например, когда вы сравниваете результаты нескольких рейтингов, и вы хотите упростить отображение путем устранения рейтингов, которые не влияют выбор функции.

Экспортируйте функции, чтобы использовать их или совместно использовать их за пределами приложения. Обе опции открывают отсортированный по рейтингу выбираемый список, чтобы выбрать из. Когда вы экспортируете в рабочее пространство MATLAB, можно использовать методы командной строки с функциями. Когда вы экспортируете в Classification Learner, вы открываете сеанс Classification Learner, который использует ваши выбранные функции, как введено.

Установка важности корреляции позволяет вам фильтровать функции, которые передают подобную информацию выше оцениваемым функциям. Это экранирование обеспечивает более разнообразный набор функций в верхних рангах.

Критерий экранирования является набором коэффициентов взаимной корреляции, которые функция имеет с выше оцениваемыми функциями. Высокая взаимная корреляция между двумя функциями подразумевает, что обе функции разделяют группы условия так же и предоставляют избыточную информацию. Со значением по умолчанию 0, приложение не включает сокращение функции в занимающие место очки. Когда вы увеличиваете значение важности корреляции, приложение увеличивает влияние взаимной корреляции функции на счете рейтинга функции. Это увеличивающееся влияние прогрессивно понижает счет избыточных функций.

Схема нормализации применяет независимую нормализацию через участников для каждой функции. Нормализация позволяет более прямые сравнения среди функций. Отображения приложения уравнение определения для схемы вы выбираете непосредственно ниже вашего выбора.

Нажмите Apply, чтобы вычислить рейтинг с заданными параметрами. Вкладка Feature Ranking в области графического вывода отображает результаты и графически и tabularly. Это отображение также включает результаты для алгоритма рейтинга значения по умолчанию, и для любых других методов рейтинга вы вычислили ранее.

Если вы вычисляете рейтинг, приложение отключает Apply, пока вы не изменяете параметр. Можно вычислить рейтинг во вкладке многократно. Каждый раз, когда вы изменяете параметры и вычисляете рейтинг, новые результаты перезаписывают предыдущие результаты во вкладке области графического вывода.

Если вы завершили свой рейтинг в занимающей место вкладке метода, близко та вкладка, чтобы возвратить управление во вкладку Feature Ranking. Feature Ranking отключен, в то время как любая вкладка метода рейтинга активируется.