Exponenta Banner

correlationWeightedScore

Настройте функцию, оценивающую баллы с помощью коэффициента корреляции

свернуть все на странице

Синтаксис

[score,idx] = correlationWeightedScore(X,Z,alpha)

Описание

correlationWeightedScore функция, используемая в коде, сгенерированном Diagnostic Feature Designer.

[score,idx] = correlationWeightedScore(X,Z,alpha) взвешивает исходные баллы рейтинга в Z для функций в X согласно корреляции между функциями. Взвешивание корреляции уменьшает сокращение функции. correlationWeightedScore понижает счет функции, которая имеет высокую корреляцию к более высокопоставленной функции. Фактор важности корреляции alpha определяет, сколько влияния уровень корреляции оказывает на счет рейтинга функции.

Код, который сгенерирован Diagnostic Feature Designer, использует correlationWeightedScore при ранжировании признаков, если заданный фактор важности корреляции больше нуля.

Входные параметры

свернуть все

Набор функций в виде m-by-1 вектор или m-by-n матрица, где m является количеством выборок данных и n, является количеством функций. Для основанного на ансамбле набора функций m является числом членов в ансамбле.

Исходные баллы рейтинга, вычисленные методом рейтинга, такие как bhattacharyyaDistance, и заданный как вектор длины n, где n является количеством функций. Длина Z должен совпасть с шириной X.

Фактор важности корреляции, который определяет, сколько корреляция удара имеет на баллах.

  • Если alpha установлен в 0, корреляция не оказывает влияния на занимающий место счет.

  • Если alpha установлен в 1, корреляция оказывает максимальное возможное влияние на занимающий место счет.

Выходные аргументы

свернуть все

Настроенные баллы рейтинга, возвращенные как вектор, который одного размера с Z.

Обновленный порядок рейтинга после баллов настроен взвешиванием корреляции, возвращенным как вектор целых чисел.

Ссылки

[1] Theodoridis, Серджиос и Константинос Кутрумбас. Распознавание образов, 182–183. 2-й редактор Амстердам; Бостон: Academic Press, 2003.

Смотрите также

| |

Темы

Введенный в R2020a

Документация Predictive Maintenance Toolbox
Поддержка