Класс: CompactTreeBagger
Мера по выбросу для данных
out = outlierMeasure(B,X)
out = outlierMeasure(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...)
out = outlierMeasure(B,X) вычисляет меры по выбросу для предикторов X с помощью деревьев в ансамбле B. Метод вычисляет меру по выбросу для данного наблюдения путем взятия инверсии средней близости в квадрате между этим наблюдением и другими наблюдениями. outlierMeasure затем нормирует эти меры по выбросу путем вычитания медианы их распределения, принятия абсолютное значение этого различия и деления на среднее абсолютное отклонение. Высокое значение меры по выбросу указывает, что это наблюдение является выбросом.
Можно предоставить матрицу близости непосредственно при помощи параметра 'Data'.
out = outlierMeasure(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...) задает дополнительное название параметра / пары значения:
'Data' | Отметьте указание, как обработать входной параметр X. Если установлено в 'predictors' (значение по умолчанию), метод принимает, что X является матрицей предикторов и использует ее для вычисления матрицы близости. Если установлено в 'proximity', метод обрабатывает X как матрицу близости, возвращенную методом proximity. Если вы не предоставляете матрицу близости, outlierMeasure вычисляет ее внутренне. Если вы используете метод proximity, чтобы вычислить матрицу близости, предоставление его, как введено к outlierMeasure уменьшает вычислительное время. |
'Labels' | Вектор истинных меток класса. Истинные метки класса могут быть числовым вектором, символьной матрицей, массивом строк или массивом ячеек из символьных векторов. Когда вы предоставляете этот параметр, метод выполняет вычисление выброса для любых наблюдений с помощью только других наблюдений от того же класса. Этот параметр должен задать одну метку для каждого наблюдения (строка) в X. |