Выделение признаков при помощи разреженной фильтрации
Mdl = sparsefilt(X,q)
Mdl = sparsefilt(X,q,Name,Value)
возвращает разреженный объект модели фильтрации, который содержит результаты применения разреженной фильтрации к таблице или матрице данных о предикторе Mdl
= sparsefilt(X
,q
)X
, содержащий переменные p. q
является количеством функций, чтобы извлечь от X
, поэтому sparsefilt
изучает p-by-q
матрица весов преобразования. Для undercomplete или сверхполных представлений функции, q
может быть меньше, чем или больше, чем количество переменных прогноза, соответственно.
Чтобы получить доступ к изученным весам преобразования, используйте Mdl.TransformWeights
.
Чтобы преобразовать X
к новому набору функций при помощи изученного преобразования, передайте Mdl
и X
к transform
.
дополнительные опции использования заданы одним или несколькими аргументами пары Mdl
= sparsefilt(X
,q
,Name,Value
)Name,Value
. Например, можно стандартизировать данные о предикторе или применить L 2 регуляризации.
Функция sparsefilt
создает нелинейное преобразование входных функций, чтобы вывести функции. Преобразование основано на оптимизации целевой функции, которая поощряет представление каждого примера как можно меньшим количеством выходных функций, одновременно сохраняя выходные функции одинаково активными через примеры.
Для получения дополнительной информации смотрите Разреженный Алгоритм фильтрации.