Класс: CompactTreeBagger
Многомерное масштабирование матрицы близости
[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X)
[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...)
[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X) применяет классическое многомерное масштабирование к матрице близости, вычисленной для данных в матричном X, и возвращает масштабируемые координаты SC и собственные значения EIGEN преобразования масштабирования. Метод применяет многомерное масштабирование к матрице расстояний, заданных как 1-prox, где prox является матрицей близости, возвращенной методом proximity.
Можно предоставить матрицу близости непосредственно при помощи параметра 'Data'.
[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...) задает дополнительное название параметра / пары значения:
'Data' | Отметьте указание, как метод обрабатывает входной параметр X. Если установлено в 'predictors' (значение по умолчанию), mdsprox принимает X, чтобы быть матрицей предикторов и используемый для вычисления матрицы близости. Если установлено в 'proximity', метод обрабатывает X как матрицу близости, возвращенную методом proximity. |
'Colors' | Если вы предоставляете этот аргумент, mdsprox делает наложенные графики рассеивания двух масштабированных координат с помощью заданных цветов для различных классов. Необходимо предоставить цвета как вектор символов или скаляр строки с одной буквой для каждого цвета. Если существует больше классов в данных, чем буквы в предоставленном значении, mdsprox строит только первые классы C, где C является количеством букв в предоставленном значении. Для регрессии или если вы не обеспечиваете вектор истинных меток класса, метод использует первый цвет для всех наблюдений в X. |
'Labels' | Вектор истинного класса маркирует для ансамбля классификации. Истинные метки класса могут быть числовым вектором, символьной матрицей, массивом строк или массивом ячеек из символьных векторов. Если предоставлено, этот вектор должен иметь столько же элементов, сколько существуют наблюдения (строки) в X. Этот аргумент не имеет никакого эффекта, если вы также не предоставляете аргумент 'Colors'. |
'MDSCoordinates' | Индексы двух масштабированных координат, чтобы построить. По умолчанию mdsprox делает график рассеивания первых и вторых масштабированных координат, которые соответствуют двум самым большим собственным значениям. Можно задать любые другие два или три индекса, не превышающие размерность масштабированных данных. Этот аргумент не имеет никакого эффекта, если вы также не предоставляете аргумент 'Colors'. |
