Класс: TreeBagger
Многомерное масштабирование матрицы близости
[S,E] = mdsprox(B)
[S,E] = mdsprox(B,'param1',val1,'param2',val2,...)
[S,E] = mdsprox(B) возвращает масштабируемые координаты, S, и собственные значения, E, для матрицы близости в ансамбле B. Более ранний вызов fillprox(B) должен создать матрицу близости.
[S,E] = mdsprox(B,'param1',val1,'param2',val2,...) задает дополнительное название параметра / пары значения:
'Keep' | Массив индексов наблюдений в данных тренировки, чтобы использовать для многомерного масштабирования. По умолчанию этот аргумент установлен в 'all'. Если вы обеспечиваете числовые или логические индексы, метод использует только подмножество данных тренировки, заданных этими индексами, чтобы вычислить масштабированные координаты и собственные значения. |
'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 метод использует первый цвет для всех наблюдений в X. |
'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'. |
