Генерация кода C/C++ требует MATLAB® Coder™. MATLAB Coder генерирует код C/C++ для функций Statistics and Machine Learning Toolbox™, которые поддерживают генерацию кода, учитывая эти условия:
Вы не можете вызвать функцию в верхнем уровне при генерации кода при помощи codegen. Вместо этого вызовите функцию в функции точки входа, и затем сгенерируйте код от функции точки входа. Функция точки входа, также известная как или первичную функцию верхнего уровня, является функцией, которую вы задаете для генерации кода. Все функции в функции точки входа должны поддержать генерацию кода.
Ограничения MATLAB Coder также применяются к Statistics and Machine Learning Toolbox за генерацию кода. В частности, генерация кода не поддерживает категориальные массивы и таблицы. Для получения дополнительной информации смотрите Функции языка MATLAB, Поддерживавшие для Генерации кода C/C++ (MATLAB Coder).
Генерация кода в Statistics and Machine Learning Toolbox не поддерживает разреженные матрицы.
Чтобы узнать о генерации кода, смотрите Введение в Генерацию кода.
Эта таблица приводит функции Statistics and Machine Learning Toolbox та генерация кода поддержки.
Звездочка (*) указывает, что страница с описанием имеет указания и ограничения по применению для генерации кода C/C++.
| Описательная статистика и визуализация |
geomean* |
grp2idx* |
harmmean* |
iqr |
kurtosis* |
|
| Распределения вероятностей |
|
|
|
|
|
|
| Кластерный анализ |
pdist* |
|
|
squareform* |
| Регрессия |
glmval* |
loadCompactModel |
predict* GeneralizedLinearModel и CompactGeneralizedLinearModel |
predict* LinearModel и CompactLinearModel |
predict* RegressionEnsemble, RegressionBaggedEnsemble и CompactRegressionEnsemble |
predict* RegressionGP и CompactRegressionGP |
predict* RegressionLinear |
predict* RegressionSVM и CompactRegressionSVM |
predict* RegressionTree и CompactRegressionTree |
random* GeneralizedLinearModel и CompactGeneralizedLinearModel |
random* LinearModel и CompactLinearModel |
update* CompactRegressionSVM |
GeneralizedLinearModel* и CompactGeneralizedLinearModel* |
LinearModel* и CompactLinearModel* |
RegressionEnsemble*, RegressionBaggedEnsemble*, и CompactRegressionEnsemble* |
RegressionGP* и CompactRegressionGP* |
RegressionLinear* |
RegressionSVM* и CompactRegressionSVM* |
RegressionTree* и CompactRegressionTree* |
| Классификация |
loadCompactModel |
predict* ClassificationECOC и CompactClassificationECOC |
predict* ClassificationEnsemble, ClassificationBaggedEnsemble и CompactClassificationEnsemble |
predict* ClassificationDiscriminant и CompactClassificationDiscriminant |
predict* ClassificationKNN |
predict* ClassificationLinear |
predict* ClassificationNaiveBayes и CompactClassificationNaiveBayes |
predict* ClassificationSVM и CompactClassificationSVM |
predict* ClassificationTree и CompactClassificationTree |
update* CompactClassificationSVM |
ClassificationECOC* и CompactClassificationECOC* |
ClassificationEnsemble*, ClassificationBaggedEnsemble*, и CompactClassificationEnsemble* |
ClassificationDiscriminant* и CompactClassificationDiscriminant* |
ClassificationKNN* |
ClassificationLinear* |
ClassificationNaiveBayes* и CompactClassificationNaiveBayes* |
ClassificationSVM* и CompactClassificationSVM* |
ClassificationTree* и CompactClassificationTree* |
| Сокращение размерности |
|
| Промышленная статистика |
coxphfit* |
codegen | learnerCoderConfigurer | loadCompactModel | saveCompactModel