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 из преобразования масштабирования. Метод применяет многомерное масштабирование к матрице расстояний, заданных как 1-prox, где prox матрица близости, возвращенная proximity метод.
Можно предоставить матрицу близости непосредственно при помощи 'Data' параметр.
[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...) задает дополнительное название параметра / пары значения:
'Data' | Отметьте указание, как метод обрабатывает X входной параметр. Если установлено в 'predictors' (значение по умолчанию), mdsprox принимает X быть матрицей предикторов и используемый в расчете матрицы близости. Если установлено в 'proximity', метод обрабатывает X как матрица близости, возвращенная proximity метод. |
'Colors' | Если вы предоставляете этот аргумент, mdsprox делает наложенные графики рассеивания двух масштабированных координат с помощью заданных цветов в различных классах. 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 графики только первый C классы, где C количество букв в предоставленном значении. Для регрессии или если вы не обеспечиваете вектор истинных меток класса, метод использует первый цвет во всех наблюдениях в X. |
'Labels' | Вектор истинного класса помечает 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 оказывает влияния, если вы также не предоставляете 'Colors' аргумент. |
'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 оказывает влияния, если вы также не предоставляете 'Colors' аргумент. |