Координатный обмен
dCE = cordexch(nfactors,nruns)
[dCE,X] = cordexch(nfactors,nruns)
[dCE,X] = cordexch(nfactors,nruns,'model')
[dCE,X] = cordexch(...,'name',value)
dCE = cordexch(nfactors,nruns) использует координатно-обменный алгоритм, чтобы сгенерировать D - оптимальный проект dCE с nruns запуски (строки dCE) для линейной аддитивной модели с nfactors факторы (столбцы dCE). Модель включает постоянный термин.
[dCE,X] = cordexch(nfactors,nruns) также возвращает связанную матрицу проекта X, чьи столбцы являются условиями модели, оцененными при каждой обработке (строка) dCE.
[dCE,X] = cordexch(nfactors,nruns,' использует модель линейной регрессии, заданную в model')model. model одно из следующего:
'linear' — Постоянные и линейные члены. Это значение по умолчанию.
'interaction' — Постоянные, линейные, и периоды взаимодействия
'quadratic' — Постоянный, линейный, взаимодействие и условия в квадрате
'purequadratic' — Постоянные, линейные, и условия в квадрате
Порядок столбцов X поскольку полная квадратичная модель с условиями n:
Постоянный термин
Линейные члены в порядке 1, 2..., n
Периоды взаимодействия в порядке (1, 2), (1, 3)..., (1, n), (2, 3)..., (n – 1, n)
Условия в квадрате в порядке 1, 2..., n
Другие модели используют подмножество этих условий в том же порядке.
В качестве альтернативы model может быть матрица, задающая полиномиальные условия произвольного порядка. В этом случае, model должен иметь один столбец для каждого фактора и одну строку для каждого члена в модели. Записи в любой строке model степени для факторов в столбцах. Например, если модель имеет факторы X1x2 , и X3, затем строка [0 1 2] в model задает термин (X1.^0).*(X2.^1).*(X3.^2). Строка всех нулей в model задает постоянный термин, который может быть не использован.
[dCE,X] = cordexch(...,' задает одну или несколько дополнительных пар имя/значение для проекта. Допустимые параметры и их значения перечислены в следующей таблице. Задайте name',value)name в одинарных кавычках.
| имя | Значение |
|---|---|
bounds | Нижние и верхние границы для каждого фактора, заданного как |
categorical | Индексы категориальных предикторов. |
display | Любой |
excludefun | Обработайте к функции, которая исключает нежелательные запуски. Если функцией является f, она должна поддержать синтаксис b = f (S), где S является матрицей обработок с |
init | Первоначальный проект как |
levels | Вектор количества уровней для каждого фактора. Не используемый, когда |
maxiter | Максимальное количество итераций. Значением по умолчанию является |
tries | Число раз, чтобы попытаться сгенерировать проект от новой начальной точки. Алгоритм использует случайные точки в каждой попытке, кроме возможно первого. Значением по умолчанию является |
options | Структура, которая задает, запуститься ли параллельно, и задает случайный поток или потоки. Эта опция требует Parallel Computing Toolbox™. Создайте
|
Предположим, что вы хотите, чтобы проект оценил параметры в следующей модели взаимодействия с семью терминами, с тремя факторами:
Используйте cordexch сгенерировать D - оптимальный проект с семью запусками:
nfactors = 3;
nruns = 7;
[dCE,X] = cordexch(nfactors,nruns,'interaction','tries',10)
dCE =
-1 1 1
-1 -1 -1
1 1 1
-1 1 -1
1 -1 1
1 -1 -1
-1 -1 1
X =
1 -1 1 1 -1 -1 1
1 -1 -1 -1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1
1 -1 1 -1 -1 1 -1
1 1 -1 1 -1 1 -1
1 1 -1 -1 -1 -1 1
1 -1 -1 1 1 -1 -1Столбцы матрицы проекта X условия модели, оцененные в каждой строке проекта dCE. Условия появляются в порядке слева направо: постоянный термин, линейные члены (1, 2, 3), периоды взаимодействия (12, 13, 23). Используйте X подбирать модель, как описано в Линейной регрессии, к данным об ответе, измеренным в проекте, указывает в dCE.
Оба cordexch и rowexch используйте итеративные алгоритмы поиска. Они действуют путем инкрементного изменения начальной матрицы проекта X, чтобы увеличить D = |XTX | на каждом шаге. В обоих алгоритмах существует случайность, встроенная в выбор первоначального проекта и в выбор инкрементных изменений. В результате оба алгоритма могут возвратиться локально, но не глобально, D - оптимальные проекты. Запустите каждый алгоритм многократно и выберите лучший результат для вашего итогового проекта. Обе функции имеют 'tries' параметр, который автоматизирует это повторение и сравнение.
В отличие от обменного строкой алгоритма, используемого rowexch, cordexch не использует набор кандидата. (Или скорее кандидат установил, целый пробел проекта.) На каждом шаге координатно-обменный алгоритм обменивается одним элементом X с новым элементом, оцененным в соседней точке на пробеле проекта. Отсутствие набора кандидата снижает спросы на памяти, но меньший масштаб поиска означает, что координатно-обменный алгоритм, более вероятно, станет захваченным в локальном минимуме.