fitsemigraph

Пометьте данные с помощью, полуконтролировал основанный на графике метод

свернуть все на странице

Синтаксис

Mdl = fitsemigraph(Tbl,ResponseVarName,UnlabeledTbl)

Mdl = fitsemigraph(Tbl,formula,UnlabeledTbl)

Mdl = fitsemigraph(Tbl,Y,UnlabeledTbl)

Mdl = fitsemigraph(X,Y,UnlabeledX)

Mdl = fitsemigraph(___,Name,Value)

Описание

fitsemigraph создает полуконтролируемую основанную на графике модель, данную маркированные данные, метки и непомеченные данные. Возвращенная модель содержит подходящие метки для непомеченных данных и соответствующих баллов. Эта модель может также предсказать метки для невидимых данных с помощью predict объектная функция. Для получения дополнительной информации о различных алгоритмах маркировки см. Алгоритмы.

пример

Mdl = fitsemigraph(Tbl,ResponseVarName,UnlabeledTbl) использует маркированные данные в Tbl, где Tbl.ResponseVarName содержит метки для маркированных данных и возвращает адаптированные метки для непомеченных данных в UnlabeledTbl. Функция хранит приспособленные метки и соответствующие баллы в FittedLabels и LabelScores свойства объекта Mdl, соответственно.

Mdl = fitsemigraph(Tbl,formula,UnlabeledTbl) использование formula задавать переменную отклика (вектор из меток) и переменные предикторы, чтобы использовать среди переменных в Tbl. Функция использует эти переменные, чтобы пометить данные в UnlabeledTbl.

Mdl = fitsemigraph(Tbl,Y,UnlabeledTbl) использует данные о предикторе в Tbl и метки в Y пометить данные в UnlabeledTbl.

пример

Mdl = fitsemigraph(X,Y,UnlabeledX) использует данные о предикторе в X и метки в Y пометить данные в UnlabeledX.

пример

Mdl = fitsemigraph(___,Name,Value) задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах. Например, можно задать метод маркировки, количество итераций, и выиграть порог, чтобы использовать в алгоритме маркировки.

Примеры

свернуть все

Подходящие метки к непомеченным данным

Скрипт Open Live Script

Подгонка помечает к непомеченным данным при помощи полуконтролируемого основанного на графике метода.

Случайным образом сгенерируйте 60 наблюдений за маркированными данными с 20 наблюдениями в каждом из трех классов.

rng('default') % For reproducibility

labeledX = [randn(20,2)*0.25 + ones(20,2);
            randn(20,2)*0.25 - ones(20,2);
            randn(20,2)*0.5];
Y = [ones(20,1); ones(20,1)*2; ones(20,1)*3];

Визуализируйте маркированные данные при помощи графика рассеивания. Наблюдения в том же классе имеют тот же цвет. Заметьте, что данные разделены в три кластера с очень небольшим количеством перекрытия.

scatter(labeledX(:,1),labeledX(:,2),[],Y,'filled')
title('Labeled Data')

Случайным образом сгенерируйте 300 дополнительных наблюдений за непомеченными данными с 100 наблюдениями в классе. В целях валидации отслеживайте истинные метки для непомеченных данных.

unlabeledX = [randn(100,2)*0.25 + ones(100,2);
              randn(100,2)*0.25 - ones(100,2);
              randn(100,2)*0.5];
trueLabels = [ones(100,1); ones(100,1)*2; ones(100,1)*3];

Подгонка помечает к непомеченным данным при помощи полуконтролируемого основанного на графике метода. Функциональный fitsemigraph возвращает SemiSupervisedGraphModel возразите чей FittedLabels свойство содержит подходящие метки для непомеченных данных и чей LabelScores свойство содержит связанные оценки метки.

Mdl = fitsemigraph(labeledX,Y,unlabeledX)

Mdl = 
  SemiSupervisedGraphModel with properties:

             FittedLabels: [300x1 double]
              LabelScores: [300x3 double]
               ClassNames: [1 2 3]
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
                   Method: 'labelpropagation'


  Properties, Methods

Визуализируйте подходящие результаты метки при помощи графика рассеивания. Используйте подходящие метки, чтобы выбрать цвет наблюдений и использовать максимальные баллы метки, чтобы установить прозрачность наблюдений. Наблюдения с меньшей прозрачностью помечены большим доверием. Заметьте, что наблюдения, которые лежат ближе кластерным контурам, помечены большей неопределенностью.

maxLabelScores = max(Mdl.LabelScores,[],2);
rescaledScores = rescale(maxLabelScores,0.05,0.95);
scatter(unlabeledX(:,1),unlabeledX(:,2),[],Mdl.FittedLabels,'filled', ...
    'MarkerFaceAlpha','flat','AlphaData',rescaledScores);
title('Fitted Labels for Unlabeled Data')

Определите точность маркировки при помощи истинных меток для непомеченных данных.

numWrongLabels = sum(trueLabels ~= Mdl.FittedLabels)

numWrongLabels = 10

Только 10 из этих 300 наблюдений в unlabeledX mislabeled.

Задайте тип графика, используемый, чтобы соответствовать меткам

Скрипт Open Live Script

Подгонка помечает к непомеченным данным при помощи полуконтролируемого основанного на графике метода. Задайте тип самого близкого соседнего графика.

Загрузите patients набор данных. Составьте таблицу от переменных Distolic, Gender, и так далее. Для каждого наблюдения или строки в таблице, обрабатывают Smoker значение как метка для того наблюдения.

load patients
Tbl = table(Diastolic,Gender,Height,Systolic,Weight,Smoker);

Предположим, что только 20% наблюдений помечены. Воссоздать этот сценарий, случайным образом демонстрационные 20 помеченных наблюдений и сохранить их в таблице unlabeledTbl. Удалите метку из остальной части наблюдений и сохраните их в таблице unlabeledTbl. Чтобы проверить точность метки, соответствующей в конце примера, сохраните истинные метки для непомеченных данных в переменной trueLabels.

rng('default') % For reproducibility of the sampling
[labeledTbl,Idx] = datasample(Tbl,20,'Replace',false);

unlabeledTbl = Tbl;
unlabeledTbl(Idx,:) = [];
trueLabels = unlabeledTbl.Smoker;
unlabeledTbl.Smoker = [];

Подгонка помечает к непомеченным данным при помощи полуконтролируемого основанного на графике метода. Используйте взаимный тип самого близкого соседнего графика, где две точки соединяются, когда они - самые близкие соседи друг друга. Задайте, чтобы стандартизировать числовые предикторы. Функциональный fitsemigraph возвращает объект чей FittedLabels свойство содержит подходящие метки для непомеченных данных.

Mdl = fitsemigraph(labeledTbl,'Smoker',unlabeledTbl,'KNNGraphType','mutual', ...
    'Standardize',true);
fittedLabels = Mdl.FittedLabels;

Идентифицируйте наблюдения, которые неправильно помечены путем сравнения сохраненных истинных меток для непомеченных данных к подходящим меткам, возвращенным полуконтролируемым основанным на графике методом.

wrongIdx = (trueLabels ~= fittedLabels);
wrongTbl = unlabeledTbl(wrongIdx,:);

Визуализируйте подходящие результаты метки для непомеченных данных. Наблюдения Mislabeled окружены в графике.

gscatter(unlabeledTbl.Diastolic,unlabeledTbl.Systolic, ...
    fittedLabels)
hold on
plot(wrongTbl.Diastolic,wrongTbl.Systolic, ...
    'ko','MarkerSize',8)
xlabel('Diastolic')
ylabel('Systolic')
legend('Nonsmoker','Smoker','Mislabeled')
title('Fitted Labels for Unlabeled Data')

Входные параметры

свернуть все

`Tbl` — Помеченные выборочные данные
таблица

Помеченные выборочные данные в виде таблицы. Каждая строка Tbl соответствует одному наблюдению, и каждый столбец соответствует одному предиктору. Опционально, Tbl может содержать один дополнительный столбец для переменной отклика (вектор из меток). Многостолбцовые переменные, массивы ячеек кроме массивов ячеек из символьных векторов и порядковые категориальные переменные не поддерживаются.

Если Tbl содержит переменную отклика, и вы хотите использовать все остающиеся переменные в Tbl как предикторы, затем задайте переменную отклика с помощью ResponseVarName.

Если Tbl содержит переменную отклика, и вы хотите использовать только подмножество остающихся переменных в Tbl как предикторы, задайте формулу с помощью formula.

Если Tbl не содержит переменную отклика, задает переменную отклика с помощью Y. Длина переменной отклика и количество строк в Tbl должно быть равным.

Типы данных: table

`UnlabeledTbl` — Непомеченные выборочные данные
таблица

Непомеченные выборочные данные в виде таблицы. Каждая строка UnlabeledTbl соответствует одному наблюдению, и каждый столбец соответствует одному предиктору. UnlabeledTbl должен содержать те же предикторы как содержавшиеся в Tbl.

Типы данных: table

`ResponseVarName` — Имя переменной отклика
имя переменной в `Tbl`

Имя переменной отклика в виде имени переменной в Tbl. Переменная отклика содержит метки класса для выборочных данных в Tbl.

Необходимо задать ResponseVarName как вектор символов или строковый скаляр. Например, если переменная отклика Y хранится как Tbl.Y, затем задайте его как 'Y'. В противном случае программное обеспечение обрабатывает все столбцы Tbl, включая Y, как предикторы.

Переменная отклика должна быть категориальным, символом, или массивом строк, логическим или числовым вектором или массивом ячеек из символьных векторов. Если Y символьный массив, затем каждый элемент переменной отклика должен соответствовать одной строке массива.

Хорошая практика должна задать порядок классов при помощи ClassNames аргумент пары "имя-значение".

Типы данных: char | string

`formula` — Объяснительная модель переменной отклика и подмножество переменных предикторов
вектор символов | строковый скаляр

Объяснительная модель переменной отклика и подмножество переменных предикторов в виде вектора символов или строкового скаляра в форме 'Y~X1+X2+X3'. В этой форме, Y представляет переменную отклика и X1x2 , и X3 представляйте переменные предикторы.

Задавать подмножество переменных в Tbl как предикторы, используйте формулу. Если вы задаете формулу, то программное обеспечение не использует переменных в Tbl это не появляется в formula.

Имена переменных в формуле должны быть оба именами переменных в Tbl (Tbl.Properties.VariableNames) и допустимые идентификаторы MATLAB^®.

Можно проверить имена переменных в Tbl при помощи isvarname функция. Следующий код возвращает логический 1 TRUE) для каждой переменной, которая имеет допустимое имя переменной.

cellfun(@isvarname,Tbl.Properties.VariableNames)

Если имена переменных в Tbl не допустимы, затем преобразуют их при помощи matlab.lang.makeValidName функция.

Tbl.Properties.VariableNames = matlab.lang.makeValidName(Tbl.Properties.VariableNames);

Типы данных: char | string

`Y` — Метки класса
числовой вектор | категориальный вектор | логический вектор | символьный массив | массив строк | массив ячеек из символьных векторов

Класс помечает в виде числового, категориального, или логического вектора, символьного массива или массива строк или массива ячеек из символьных векторов.

Если Y символьный массив, затем каждый элемент меток класса должен соответствовать одной строке массива.
Длина Y должно быть равно количеству строк в Tbl или X.
Хорошая практика должна задать порядок класса при помощи ClassNames аргумент пары "имя-значение".

`X` — Помеченные данные о предикторе
числовая матрица

Помеченные данные о предикторе в виде числовой матрицы.

Каждая строка X соответствует одному наблюдению, и каждый столбец соответствует одному предиктору.

Длина Y и количество строк в X должно быть равным.

Задавать имена предикторов в порядке их внешнего вида в X, используйте PredictorNames аргумент пары "имя-значение".

Типы данных: single | double

`UnlabeledX` — Непомеченные данные о предикторе
числовая матрица

Непомеченные данные о предикторе в виде числовой матрицы. Каждая строка UnlabeledX соответствует одному наблюдению, и каждый столбец соответствует одному предиктору. UnlabeledX должен иметь те же предикторы как X, в том же порядке.

Типы данных: single | double

Примечание

Программное обеспечение обрабатывает NaN, пустой символьный вектор (''), пустая строка (""), <missing>, и <undefined> элементы как недостающие данные. Программное обеспечение удаляет строки данных о предикторе (наблюдения) с отсутствующими значениями.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: fitsemigraph(Tbl,'Y',UnlabeledTbl,'Method','labelspreading','IterationLimit',2e3) задает, чтобы использовать метод маркировки распространения метки и запустить максимум 2 000 итераций.

Маркировка опций алгоритма

свернуть все

`'Method'` — Маркировка метода
`'labelpropagation'` (значение по умолчанию) | `'labelpropagationexact'` | `'labelspreading'` | `'labelspreadingexact'`

Маркировка метода в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Method' и одно из этих значений.

Значение	Описание	Специфичные для метода Аргументы в виде пар имя-значение
`'labelpropagation'`	Итеративно распространите метки через узлы в графике подобия. Для получения дополнительной информации смотрите, Маркируют Propagation.	`'IterationLimit'` — Максимальное количество итераций `'Tolerance'` — Допуск к абсолютной разности счета в последующих итерациях
`'labelpropagationexact'`	Используйте точную формулу, чтобы распространить метки. Для получения дополнительной информации смотрите, Маркируют Propagation.	'none'
`'labelspreading'`	Итеративно распространите метки через узлы в графике подобия. Для получения дополнительной информации смотрите, Маркируют Spreading.	`'Alpha'` — Относительный вес соседних меток к начальной метке `'IterationLimit'` — Максимальное количество итераций `'Tolerance'` — Допуск к абсолютной разности счета в последующих итерациях
`'labelspreadingexact'`	Используйте точную формулу, чтобы распространить метки. Для получения дополнительной информации смотрите, Маркируют Spreading.	`'Alpha'` — Относительный вес соседних меток к начальной метке

Пример: 'Method','labelspreading'

Типы данных: char | string

`'Alpha'` — Относительный вес соседних меток к начальной метке
0.01 (значение по умолчанию) | скалярное значение в области значений (0,1)

Относительный вес соседних меток к начальной метке для помеченных наблюдений в X или TblВ виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Alpha' и скалярное значение в области значений (0,1). Значение близко к 0 указывает на это fitsemigraph метки обработок первоначально помеченных наблюдений почти как основная истина. Значение близко к 1 указывает на это fitsemigraph метки обработок первоначально помеченных наблюдений почти как шум.

Примечание

Этот аргумент допустим только когда Method значением является 'labelspreading' или 'labelspreadingexact'.

Пример: 'Alpha',0.05

Типы данных: single | double

`'IterationLimit'` — Максимальное количество итераций
`1e3` (значение по умолчанию) | положительный целочисленный скаляр

Максимальное количество итераций в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'IterationLimit' и положительный целочисленный скаляр. fitsemigraph функция возвращает Mdl, который содержит подходящие метки и баллы, когда этот предел достигнут, даже если алгоритм не сходится.

Примечание

Этот аргумент допустим только когда Method значением является 'labelpropagation' или 'labelspreading'.

Пример: 'IterationLimit',2e3

Типы данных: single | double

`'Tolerance'` — Допуск к абсолютной разности счета в последующих итерациях
`1e-3` (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

Допуск к абсолютной разности счета в последующих итерациях в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Tolerance' и неотрицательный скаляр.

Примечание

Этот аргумент допустим только когда Method значением является 'labelpropagation' или 'labelspreading'.

Пример: 'Tolerance',1e-4

Типы данных: single | double

Опции классификации

свернуть все

`'CategoricalPredictors'` — Категориальный список предикторов
вектор из положительных целых чисел | логический вектор | символьная матрица | массив строк | массив ячеек из символьных векторов | `'all'`

Категориальные предикторы перечисляют в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'CategoricalPredictors' и одно из значений в этой таблице.

Значение	Описание
Вектор из положительных целых чисел	Каждая запись в векторе является значением индекса, соответствующим столбцу данных о предикторе, которые содержат категориальную переменную.
Логический вектор	`true` запись означает, что соответствующий столбец данных о предикторе является категориальной переменной.
Символьная матрица	Каждая строка матрицы является именем переменного предиктора. Имена должны совпадать с записями в `PredictorNames`. Заполните имена дополнительными пробелами, таким образом, каждая строка символьной матрицы имеет ту же длину.
Массив строк или массив ячеек из символьных векторов	Каждым элементом в массиве является имя переменного предиктора. Имена должны совпадать с записями в `PredictorNames`.
`'all'`	Все предикторы являются категориальными.

По умолчанию, если данные о предикторе находятся в таблице, fitsemigraph принимает, что переменная является категориальной, если это - логический вектор, категориальный вектор, символьный массив, массив строк или массив ячеек из символьных векторов. Порядковые категориальные переменные не поддерживаются. Если данные о предикторе являются матрицей, fitsemigraph принимает, что все предикторы непрерывны. Чтобы идентифицировать любые другие предикторы как категориальные предикторы, задайте их при помощи 'CategoricalPredictors' аргумент пары "имя-значение".

fitsemigraph кодирует категориальные переменные как числовые переменные путем присвоения положительного целочисленного значения каждой категории. Когда вы используете категориальные предикторы, гарантируете, что используете соответствующую метрику расстояния (Distance).

Пример: 'CategoricalPredictors','all'

`'ClassNames'` — Имена классов, чтобы использовать для маркировки
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

Имена классов, чтобы использовать для маркировки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ClassNames' и категориальное, символ, или массив строк, логический или числовой вектор или массив ячеек из символьных векторов. ClassNames должен иметь совпадающий тип данных как Y.

Если ClassNames символьный массив, затем каждый элемент должен соответствовать одной строке массива.

Используйте 'ClassNames' к:

Закажите классы.
Задайте порядок любой размерности аргумента ввода или вывода, которая соответствует порядку класса. Например, используйте 'ClassNames' задавать порядка следования столбцов классификационных оценок в Mdl.LabelScores.
Выберите подмножество классов для маркировки. Например, предположите что набор всех отличных имен классов в Y {'a','b','c'}. Использовать наблюдения от классов 'a' и 'c' только, задайте 'ClassNames',{'a','c'}.

Значение по умолчанию для ClassNames набор всех отличных имен классов в Y.

Пример: 'ClassNames',{'b','g'}

`'PredictorNames'` — Имена переменного предиктора
массив строк уникальных имен | массив ячеек уникальных векторов символов

Переменный предиктор называет в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'PredictorNames' и массив строк уникальных имен или массив ячеек уникальных векторов символов. Функциональность 'PredictorNames' зависит от способа, которым вы снабжаете данными о предикторе.

Если вы предоставляете XY, и UnlabeledX, затем можно использовать 'PredictorNames' присваивать имена к переменным предикторам в X и UnlabeledX.
- Порядок имен в PredictorNames должен соответствовать порядку следования столбцов X. Таким образом, PredictorNames{1} имя X(:,1), PredictorNames{2} имя X(:,2), и так далее. Кроме того, size(X,2) и numel(PredictorNames) должно быть равным.
- По умолчанию, PredictorNames {'x1','x2',...}.
Если вы предоставляете Tbl и UnlabeledTbl, затем можно использовать 'PredictorNames' выбрать который переменные предикторы использовать. Таким образом, fitsemigraph использование только переменные предикторы в PredictorNames и переменная отклика, чтобы пометить непомеченные данные.
- PredictorNames должно быть подмножество Tbl.Properties.VariableNames и не может включать имя переменной отклика.
- По умолчанию, PredictorNames содержит имена всех переменных предикторов.
- Хорошая практика должна задать предикторы с помощью любого 'PredictorNames' или formula, но не то и другое одновременно.

Пример: 'PredictorNames',{'SepalLength','SepalWidth','PetalLength','PetalWidth'}

Типы данных: string | cell

`'ResponseName'` — Имя переменной отклика
`'Y'` (значение по умолчанию) | вектор символов | строковый скаляр

Имя переменной отклика в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ResponseName' и вектор символов или строковый скаляр.

Если вы предоставляете Y, затем можно использовать 'ResponseName' задавать имя для переменной отклика.
Если вы предоставляете ResponseVarName или formula, затем вы не можете использовать 'ResponseName'.

Пример: 'ResponseName','response'

Типы данных: char | string

`'Standardize'` — Отметьте, чтобы стандартизировать данные о предикторе
`false` или `0` (значение по умолчанию) | `true` или `1`

Отметьте, чтобы стандартизировать данные о предикторе в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Standardize' и числовой или логический 0 ложь) или 1 TRUE). Если вы устанавливаете 'Standardize',true, программное обеспечение комбинирует помеченные и непомеченные данные о предикторе, и затем сосредотачивает и масштабирует каждый числовой переменный предиктор соответствующим столбцом среднее и стандартное отклонение. Программное обеспечение не стандартизирует категориальные предикторы.

Пример: 'Standardize',true

Типы данных: double | logical

Метрические опции расстояния

свернуть все

`'Distance'` — Метрика расстояния
вектор символов | строковый скаляр

Метрика расстояния в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Distance' и вектор символов или строковый скаляр.

Если все переменные предикторы являются непрерывными (числовыми) переменными, то можно задать одну из этих метрик расстояния.

Значение	Описание
`'euclidean'`	Евклидово расстояние
`'seuclidean'`	Стандартизированное Евклидово расстояние — Каждое координатное различие между наблюдениями масштабируется путем деления на соответствующий элемент стандартного отклонения `S = std(PD,'omitnan')`, где `PD` данные о предикторе, оба помеченные и непомеченные. Чтобы задать другой масштабный коэффициент, используйте `'Scale'` аргумент пары "имя-значение".
`'mahalanobis'`	Расстояние Mahalanobis — По умолчанию, расстояние вычисляется с помощью `C = cov(PD,'omitrows')`, ковариация `PD`. Чтобы изменить значение ковариационной матрицы, используйте `'Cov'` аргумент пары "имя-значение".
`'minkowski'`	Расстояние Минковскего — экспонента по умолчанию равняется 2. Чтобы задать различную экспоненту, используйте `'P'` аргумент пары "имя-значение".
`'chebychev'`	Расстояние Чебычева (максимум координируют различие),
`'cityblock'`	Расстояние городского квартала
`'correlation'`	Один минус корреляция выборки между наблюдениями (обработанный как последовательности значений)
`'cosine'`	Один минус косинус включенного угла между наблюдениями (обработанный как векторы)
`'spearman'`	Один минус порядковая корреляция демонстрационного Копьеносца между наблюдениями (обработанный как последовательности значений)

Примечание

Если вы задаете одну из этих метрик расстояния, и данные о предикторе включают категориальные предикторы, то программное обеспечение обрабатывает каждый категориальный предиктор как числовую переменную с каждой категорией, представленной положительным целым числом.

Если все переменные предикторы являются категориальными переменными, то можно задать одну из этих метрик расстояния.

Значение	Описание
`'hamming'`	Расстояние Хемминга, которое является процентом координат, которые отличаются
`'jaccard'`	Один минус коэффициент Jaccard, который является процентом ненулевых координат, которые отличаются

Примечание

Если вы задаете одну из этих метрик расстояния, и данные о предикторе включают непрерывные (числовые) предикторы, то программное обеспечение обрабатывает каждый непрерывный предиктор как категориальную переменную.

Если переменные предикторы являются соединением непрерывных (числовых) и категориальных переменных, то можно задать одну из этих метрик расстояния.

Значение Описание
'goodall3'
Модифицированное расстояние Гудолла
'ofd'
Расстояние частоты вхождения

Значение	Описание
`'goodall3'`	Модифицированное расстояние Гудолла
`'ofd'`	Расстояние частоты вхождения

Значением по умолчанию является 'euclidean' если все переменные предикторы непрерывны, и 'goodall3' если какой-либо из переменных предикторов является категориальным. Для получения дополнительной информации о различных метриках расстояния смотрите Метрики Расстояния.

Пример: 'Distance','ofd'

Типы данных: char | string

`'Scale'` — Масштабный коэффициент для стандартизированной Евклидовой метрики расстояния
неотрицательный вектор

Масштабный коэффициент для стандартизированной Евклидовой метрики расстояния в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Scale' и неотрицательный вектор. Длина Scale равно количеству предикторов. Каждое координатное различие между двумя наблюдениями масштабируется соответствующим элементом Scale.

Масштабным коэффициентом по умолчанию является std(PD,'omitnan'), где PD данные о предикторе, оба помеченные и непомеченные.

Примечание

Этот аргумент допустим только если Distance 'seuclidean'.

Пример: 'Scale',iqr(X)

Типы данных: single | double

`'Cov'` — Ковариационная матрица для метрики расстояния Mahalanobis
положительная определенная матрица

Ковариационная матрица для метрики расстояния Mahalanobis в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Cov' и p-by-p положительная определенная матрица, где p является количеством предикторов.

Ковариационной матрицей по умолчанию является cov(PD,'omitrows'), где PD данные о предикторе, оба помеченные и непомеченные.

Примечание

Этот аргумент допустим только если Distance 'mahalanobis'.

Пример: 'Cov',eye(3)

Типы данных: single | double

`'P'` — Экспонента для метрики расстояния Минковскего
2 (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

Экспонента для метрики расстояния Минковскего в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'P' и положительная скалярная величина.

Примечание

Этот аргумент допустим только если Distance 'minkowski'.

Пример: 'P',3

Типы данных: single | double

Опции графика

свернуть все

`'SimilarityGraph'` — Тип графика подобия
`'knn'` (значение по умолчанию) | `'epsilon'`

Тип графика подобия, используемого в алгоритме маркировки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'SimilarityGraph' и одно из этих значений.

Значение Описание Специфичные для графика Аргументы в виде пар имя-значение

Значение	Описание	Специфичные для графика Аргументы в виде пар имя-значение
`'knn'`	Создайте график с помощью самых близких соседей.	`'NumNeighbors'` — Количество самых близких соседей раньше создавало график подобия `'KNNGraphType'` — Тип самого близкого соседнего графика
`'epsilon'`	Создайте график при помощи поиска радиуса. Необходимо задать значение для `Radius` если вы используете эту опцию.	`'Radius'` — Поисковый радиус для самых близких соседей раньше создавал график подобия

'knn'

Создайте график с помощью самых близких соседей.

'NumNeighbors' — Количество самых близких соседей раньше создавало график подобия

'KNNGraphType' — Тип самого близкого соседнего графика

'epsilon' Создайте график при помощи поиска радиуса. Необходимо задать значение для Radius если вы используете эту опцию. 'Radius' — Поисковый радиус для самых близких соседей раньше создавал график подобия

Для получения дополнительной информации см. График Подобия.

Пример: 'SimilarityGraph','epsilon','Radius',2

Типы данных: char | string

`'NumNeighbors'` — Количество самых близких соседей
положительный целочисленный скаляр

Количество самых близких соседей раньше создавало график подобия в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'NumNeighbors' и положительный целочисленный скаляр.

Количеством по умолчанию соседей является log(n), где n количество наблюдений в данных о предикторе, оба помеченные и непомеченные.

Примечание

Этот аргумент допустим только если SimilarityGraph 'knn'.

Пример: 'NumNeighbors',10

Типы данных: single | double

`'KNNGraphType'` — Тип самого близкого соседнего графика
`'complete'` (значение по умолчанию) | `'mutual'`

Тип самого близкого соседнего графика в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'KNNGraphType' и одно из этих значений.

Значение Описание

Значение	Описание
`'complete'`	Подключения две точки i и j, когда или i является самым близким соседом j или j, являются самым близким соседом i. Эта опция приводит к более плотному представлению матрицы подобия.
`'mutual'`	Подключения две точки i и j, когда i является самым близким соседом j и j, являются самым близким соседом i. Эта опция приводит к более разреженному представлению матрицы подобия.

'complete'

Подключения две точки i и j, когда или i является самым близким соседом j или j, являются самым близким соседом i.

Эта опция приводит к более плотному представлению матрицы подобия.

'mutual'

Подключения две точки i и j, когда i является самым близким соседом j и j, являются самым близким соседом i.

Эта опция приводит к более разреженному представлению матрицы подобия.

Примечание

Этот аргумент допустим только если SimilarityGraph 'knn'.

Пример: 'KNNGraphType','mutual'

Типы данных: char | string

`'Radius'` — Поисковый радиус
неотрицательный скаляр

Поисковый радиус для самых близких соседей раньше создавал график подобия в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Radius' и неотрицательный скаляр.

Примечание

Необходимо задать этот аргумент если SimilarityGraph 'epsilon'.

Пример: 'Radius',5

Типы данных: single | double

`'KernelScale'` ScaleFactor
1 (значение по умолчанию) | `'auto'` | положительная скалярная величина

Масштабный коэффициент для ядра в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'KernelScale' и 'auto' или положительная скалярная величина. Программное обеспечение использует масштабный коэффициент, чтобы преобразовать расстояния до мер по подобию.

'auto' опция поддерживается только для 'euclidean' и 'seuclidean' метрики расстояния.
Если вы задаете 'auto', затем программное обеспечение выбирает соответствующий масштабный коэффициент с помощью эвристической процедуры. Эта эвристическая процедура использует подвыборку, таким образом, оценки могут варьироваться от одного вызова до другого. Чтобы воспроизвести результаты, установите использование seed случайных чисел rng перед вызовом fitsemigraph.

Пример: 'KernelScale','auto'

Типы данных: single | double | char | string

Выходные аргументы

свернуть все

`Mdl` — Полуконтролируемый основанный на графике классификатор
`SemiSupervisedGraphModel` объект

Полуконтролируемый основанный на графике классификатор, возвращенный как SemiSupervisedGraphModel объект. Используйте запись через точку, чтобы получить доступ к свойствам объектов. Например, чтобы получить подходящие метки для непомеченных данных и их соответствующих баллов, введите Mdl.FittedLabels и Mdl.LabelScores, соответственно.

Больше о

свернуть все

Метрики расстояния

Метрика расстояния является функцией, которая задает расстояние между двумя наблюдениями. fitsemigraph поддерживает различные метрики расстояния для непрерывных (числовых) предикторов, категориальных предикторов и соединения непрерывных и категориальных предикторов.

Учитывая mx-by-n матрица данных X, который обработан как mx (1 n) векторы-строки _x1, _x2..., _xmx и my-by-n матрица данных Y, который обработан как my (1 n) векторы-строки _y1, _y2..., _ymy, определяются следующим образом различные расстояния между векторным _xs и _yt:

Метрики расстояния для непрерывных (числовых) переменных
- Евклидово расстояние
  $d_{s t}^{2} = (x_{s} - y_{t}) (x_{s} - y_{t})^{'} .$
  Евклидово расстояние является особым случаем расстояния Минковскего, где p = 2.
- Стандартизированное Евклидово расстояние
  $d_{s t}^{2} = (x_{s} - y_{t}) V^{- 1} (x_{s} - y_{t})^{'},$
  где V является n-by-n диагональная матрица, j которой th диагональный элемент (S (j)) ², где S является вектором из масштабных коэффициентов для каждой размерности.
- Расстояние Mahalanobis
  $d_{s t}^{2} = (x_{s} - y_{t}) C^{- 1} (x_{s} - y_{t})^{'},$
  где C является ковариационной матрицей.
- Расстояние Минковскего
  $d_{s t} = \sqrt[p]{\sum_{j = 1}^{n} {| x_{s j} - y_{t j} |}^{p}} .$
  Для особого случая p = 1, расстояние Минковскего дает расстояние городского квартала. Для особого случая p = 2, расстояние Минковскего дает Евклидово расстояние. Для особого случая p = ∞, расстояние Минковскего дает расстояние Чебычева.
- Расстояние Чебычева
  $d_{s t} = \max_{j} {| x_{s j} - y_{t j} |} .$
  Расстояние Чебычева является особым случаем расстояния Минковскего, где p = ∞.
- Расстояние городского квартала
  $d_{s t} = \sum_{j = 1}^{n} | x_{s j} - y_{t j} | .$
  Расстояние городского квартала является особым случаем расстояния Минковскего, где p = 1.
- Расстояние корреляции
  $d_{s t} = 1 - \frac{(x_{s} - {\bar{x}}_{s}) {(y_{t} - {\bar{y}}_{t})}^{'}}{\sqrt{(x_{s} - {\bar{x}}_{s}) {(x_{s} - {\bar{x}}_{s})}^{'}} \sqrt{(y_{t} - {\bar{y}}_{t}) {(y_{t} - {\bar{y}}_{t})}^{'}}},$
  где
  ${\bar{x}}_{s} = \frac{1}{n} \sum_{j} x_{s j}$
  и
  ${\bar{y}}_{t} = \frac{1}{n} \sum_{j} y_{t j} .$
- Расстояние косинуса
  $d_{s t} = (1 - \frac{x_{s} {y^{'}}_{t}}{\sqrt{(x_{s} {x^{'}}_{s}) (y_{t} {y^{'}}_{t})}}) .$
- Расстояние копьеносца
  $d_{s t} = 1 - \frac{(r_{s} - {\bar{r}}_{s}) {(r_{t} - {\bar{r}}_{t})}^{'}}{\sqrt{(r_{s} - {\bar{r}}_{s}) {(r_{s} - {\bar{r}}_{s})}^{'}} \sqrt{(r_{t} - {\bar{r}}_{t}) {(r_{t} - {\bar{r}}_{t})}^{'}}},$
  где
  - _rsj является рангом _xsj, принятого x _1j, x _2j... _xmx,j, как вычислено tiedrank.
  - _rtj является рангом _ytj, принятого y _1j, y _2j... _ymy,j, как вычислено tiedrank.
  - _rs и _rt являются координатно-мудрыми векторами ранга из _xs и _yt, то есть, _rs = (_rs ₁, _rs ₂... _rsn) и _rt = (r _{t 1}, r _{t 2}... _rtn).
  - ${\bar{r}}_{s} = \frac{1}{n} \sum_{j} r_{s j} = \frac{(n + 1)}{2}$ .
  - ${\bar{r}}_{t} = \frac{1}{n} \sum_{j} r_{t j} = \frac{(n + 1)}{2}$ .
Метрики расстояния для категориальных переменных
- Расстояние Хемминга
  $d_{s t} = (# (x_{s j} \neq y_{t j}) / n) .$
- Расстояние Jaccard
  $d_{s t} = \frac{# [(x_{s j} \neq y_{t j}) \cap ((x_{s j} \neq 0) \cup (y_{t j} \neq 0))]}{# [(x_{s j} \neq 0) \cup (y_{t j} \neq 0)]} .$
Метрики расстояния для соединения непрерывных (числовых) и категориальных переменных
- Модифицированное расстояние Гудолла
  Это расстояние является вариантом расстояния Гудолла, которое присваивает маленькое расстояние, если совпадающие значения являются нечастыми независимо от частот других значений. Для несоответствий вклад расстояния предиктора равняется 1 / (количество переменных).
- Расстояние частоты вхождения
  Для соответствия расстояние частоты вхождения присваивает нулевое расстояние. Для несоответствия расстояние частоты вхождения присваивает более высокое расстояние на менее частом значении и более низкое расстояние на более частом значении.

График подобия

График подобия моделирует локальные отношения окружения между наблюдениями в данных о предикторе, оба помеченные и непомеченные, как неориентированный граф. Узлы в графике представляют наблюдения, и ребра, которые бесцельны, представляют связи между наблюдениями.

Если попарное расстояние _Disti,j между какими-либо двумя узлами i и j положительны (или больше, чем определенный порог), то график подобия соединяет эти два узла с помощью ребра. Ребро между этими двумя узлами взвешивается попарным подобием _Si,j, где $S_{i, j} = \exp (- {(\frac{D i s t_{i, j}}{σ})}^{2})$ , поскольку заданное ядро масштабирует значение σ.

fitsemigraph поддержки эти два метода построения графика подобия:

Самый близкий соседний метод (если SimilarityGraph 'knn' (значение по умолчанию)): fitsemigraph наблюдения подключений в данных о предикторе, оба помеченные и непомеченные, которые являются самыми близкими соседями.
- Используйте 'NumNeighbors' аргумент пары "имя-значение", чтобы задать количество самых близких соседей.
- Используйте 'KNNGraphType' аргумент пары "имя-значение", чтобы задать, сделать ли 'complete' или 'mutual' связь точек.
Метод поиска радиуса (если SimilarityGraph 'epsilon'): fitsemigraph наблюдения подключений, попарные расстояния которых меньше, чем заданный поисковый радиус. Необходимо указать, что поисковый радиус для самых близких соседей раньше создавал график подобия при помощи 'Radius' аргумент пары "имя-значение".

Матрица подобия

Матрица подобия является матричным представлением графика подобия. n-by-n матрица $S = {(S_{i, j})}_{i, j = 1, \dots, n}$ содержит попарные значения подобия между связанными узлами в графике подобия. Матрица подобия графика также называется матрицей смежности.

Матрица подобия симметрична, потому что ребра графика подобия бесцельны. Значение _{Si,j = 0} средние значения, что узлы i и j графика подобия не соединяются.

Алгоритмы

свернуть все

Программное обеспечение создает график подобия (SimilarityGraph) и с помеченными и с непомеченными наблюдениями как узлы, и распределяет информацию о метке от помеченных наблюдений до непомеченных наблюдений или при помощи распространения метки или распространения метки.

Маркируйте Propagation

Распространить метки через узлы в графике подобия, итеративном алгоритме распространения метки (где Method 'labelpropagation') выполняет эти шаги:

Инициализируйте n-by-K матричный F (0), где n является количеством узлов (или наблюдения), и K является количеством классов.
- Первые строки l соответствуют помеченным наблюдениям. Каждая строка содержит 1 в столбце, соответствующем истинной метке класса для того наблюдения и 0 в любом столбце.
- Последние строки u соответствуют непомеченным наблюдениям и содержат 0 во всех столбцах.
В итерации t (начиная с t = 1), обновите матрицу F при помощи вероятностной матрицы перехода P, так, чтобы $F (t) = P F (t - 1)$ , где $P_{i, j} = \frac{S_{i, j}}{\sum_{k = 1}^{n} S_{i, k}}$ .
- _Pi,j является вероятностью передачи информации о метке от узла i к узлу j.
- _Si,j является весом ребра между узлом i и узлом j. Для определения _Si,j см. График Подобия.
Чтобы завершить итерацию t, зафиксируйте метки для помеченных наблюдений. Таким образом, сохраните первые строки l F (t) равными их начальным значениям в F (0).
Повторите вторые и третьи шаги, пока значения F не будут сходиться. Можно использовать IterationLimit и Tolerance значения, чтобы управлять сходимостью.
Итоговая матрица F соответствует музыке к маркированным данным и непомеченным данным (LabelScores). Для каждого наблюдения или строки в F, столбец с максимальным счетом соответствует подходящей метке класса (FittedLabels).

Для получения дополнительной информации см. [2].

Вместо того, чтобы использовать итеративный алгоритм распространения метки, можно использовать точный метод для распространения метки (где Method 'labelpropagationexact'). В этом случае u-by-K матрица информации о метке для непомеченных данных является _FU = (I – _PUU)^-1PUL_FL где:

I является единичной матрицей.
_PUU и _PUL являются помеченным (L) и непомеченный (U) подматрицы P, таким образом что $P = [\begin{matrix} P_{L L} & P_{L U} \\ P_{U L} & P_{U U} \end{matrix}]$ .
_FL является l-by-K матрица информации о метке для маркированных данных. Каждая строка содержит 1 в столбце, соответствующем истинной метке класса для того наблюдения и 0 в любом столбце.

Матрица _FU соответствует музыке к непомеченным данным (LabelScores). Для каждого наблюдения или строки в _FU, столбец с максимальным счетом соответствует подходящей метке класса (FittedLabels). Для получения дополнительной информации см. [3].

Маркируйте Spreading

Распространять метки через узлы в графике подобия, итеративном алгоритме распространения распространения (где Method 'labelspreading') выполняет эти шаги:

Создайте n-by-K матричный Y, где n является количеством узлов (или наблюдения), и K является количеством классов.
- Первые строки l соответствуют помеченным наблюдениям. Каждая строка содержит 1 в столбце, соответствующем истинной метке класса для того наблюдения и 0 в любом столбце.
- Последние строки u соответствуют непомеченным наблюдениям и содержат 0 во всех столбцах.
Создайте матричный A, который является нормированной версией n-by-n матрица подобия S с попарными значениями подобия _Si,j, как задано в Графике Подобия. Позвольте A = ^D-1/2 S ^D-1/2, где D является n-by-n диагональная матрица $D = [\begin{matrix} \sum_{j = 1}^{n} S_{1, n} & \dots & 0 \\ ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ 0 & \dots & \sum_{j = 1}^{n} S_{n, n} \end{matrix}]$ .
В итерации t (начиная с t = 1), обновите матрицу F при помощи матричного A и соседнего параметра веса метки α (Alpha), так, чтобы F (t) = α A F (t – 1) + (1 – α) Y. Позвольте F (0) равный Y.
Повторите третий шаг, пока значения F не будут сходиться. Можно использовать IterationLimit и Tolerance значения, чтобы управлять сходимостью.
Возьмите предел последовательности ${F (t)}_{t = 1, .., T}$ . Эта конечная матрица соответствует музыке к маркированным данным и непомеченным данным (LabelScores). Для каждого наблюдения или строки в матрице, столбец с максимальным счетом соответствует подходящей метке класса (FittedLabels).

Вместо того, чтобы использовать итеративный алгоритм распространения метки, можно использовать точный метод для распространения метки (где Method 'labelspreadingexact'). В этом случае n-by-K матрица информации о метке для помеченных и непомеченных данных является F = (I – α A)^-1Y, где I является единичной матрицей. Матрица F соответствует музыке к маркированным данным и непомеченным данным (LabelScores). Для каждого наблюдения или строки в F, столбец с максимальным счетом соответствует подходящей метке класса (FittedLabels).

Для получения дополнительной информации см. [1].

Ссылки

[1] Чжоу, Dengyong, Оливье Буске, Томас Навин Лэл, Джейсон Уэстон и Бернхард Шелкопф. “Учась с локальной и глобальной непротиворечивостью”. Усовершенствования в нейронных системах обработки информации 16 (NIPS). 2003.

[2] Чжу, Xiaojin и Zoubin Ghahramani. “Извлекая уроки из Помеченных и Непомеченных Данных с Распространением Метки”. Технология CMU CALD сообщает о CMU CALD 02-107. 2002.

[3] Чжу, Xiaojin, Зубин Гэхрэмани и Джон Лэфферти. “Полуконтролируемое изучение Используя гауссовы поля и гармонические функции”. Двадцатая международная конференция по вопросам машинного обучения (ICML). 2003.

Документация

fitsemigraph

Синтаксис

Описание

Примеры

Подходящие метки к непомеченным данным

Задайте тип графика, используемый, чтобы соответствовать меткам

Входные параметры

Tbl — Помеченные выборочные данные таблица

UnlabeledTbl — Непомеченные выборочные данные таблица

ResponseVarName — Имя переменной отклика имя переменной в Tbl

formula — Объяснительная модель переменной отклика и подмножество переменных предикторов вектор символов | строковый скаляр

Y — Метки класса числовой вектор | категориальный вектор | логический вектор | символьный массив | массив строк | массив ячеек из символьных векторов

X — Помеченные данные о предикторе числовая матрица

UnlabeledX — Непомеченные данные о предикторе числовая матрица

Аргументы в виде пар имя-значение

'Method' — Маркировка метода 'labelpropagation' (значение по умолчанию) | 'labelpropagationexact' | 'labelspreading' | 'labelspreadingexact'

'Alpha' — Относительный вес соседних меток к начальной метке0.01 (значение по умолчанию) | скалярное значение в области значений (0,1)

'IterationLimit' — Максимальное количество итераций 1e3 (значение по умолчанию) | положительный целочисленный скаляр

'Tolerance' — Допуск к абсолютной разности счета в последующих итерациях 1e-3 (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

'PredictorNames' — Имена переменного предиктора массив строк уникальных имен | массив ячеек уникальных векторов символов

'ResponseName' — Имя переменной отклика 'Y' (значение по умолчанию) | вектор символов | строковый скаляр

'Standardize' — Отметьте, чтобы стандартизировать данные о предикторе false или 0 (значение по умолчанию) | true или 1

'Distance' — Метрика расстояния вектор символов | строковый скаляр

'Scale' — Масштабный коэффициент для стандартизированной Евклидовой метрики расстояния неотрицательный вектор

'Cov' — Ковариационная матрица для метрики расстояния Mahalanobis положительная определенная матрица

'P' — Экспонента для метрики расстояния Минковскего2 (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

'SimilarityGraph' — Тип графика подобия 'knn' (значение по умолчанию) | 'epsilon'

'NumNeighbors' — Количество самых близких соседей положительный целочисленный скаляр

'KNNGraphType' — Тип самого близкого соседнего графика 'complete' (значение по умолчанию) | 'mutual'

'Radius' — Поисковый радиус неотрицательный скаляр

'KernelScale' ScaleFactor 1 (значение по умолчанию) | 'auto' | положительная скалярная величина

Выходные аргументы

Mdl — Полуконтролируемый основанный на графике классификатор SemiSupervisedGraphModel объект

Больше о

Метрики расстояния

График подобия

Матрица подобия

Алгоритмы

Маркируйте Propagation

Маркируйте Spreading

Ссылки

Смотрите также

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

`Tbl` — Помеченные выборочные данные
таблица

`UnlabeledTbl` — Непомеченные выборочные данные
таблица

`ResponseVarName` — Имя переменной отклика
имя переменной в `Tbl`

`formula` — Объяснительная модель переменной отклика и подмножество переменных предикторов
вектор символов | строковый скаляр

`Y` — Метки класса
числовой вектор | категориальный вектор | логический вектор | символьный массив | массив строк | массив ячеек из символьных векторов

`X` — Помеченные данные о предикторе
числовая матрица

`UnlabeledX` — Непомеченные данные о предикторе
числовая матрица

`'Method'` — Маркировка метода
`'labelpropagation'` (значение по умолчанию) | `'labelpropagationexact'` | `'labelspreading'` | `'labelspreadingexact'`

`'Alpha'` — Относительный вес соседних меток к начальной метке
0.01 (значение по умолчанию) | скалярное значение в области значений (0,1)

`'IterationLimit'` — Максимальное количество итераций
`1e3` (значение по умолчанию) | положительный целочисленный скаляр

`'Tolerance'` — Допуск к абсолютной разности счета в последующих итерациях
`1e-3` (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

`'PredictorNames'` — Имена переменного предиктора
массив строк уникальных имен | массив ячеек уникальных векторов символов

`'ResponseName'` — Имя переменной отклика
`'Y'` (значение по умолчанию) | вектор символов | строковый скаляр

`'Standardize'` — Отметьте, чтобы стандартизировать данные о предикторе
`false` или `0` (значение по умолчанию) | `true` или `1`

`'Distance'` — Метрика расстояния
вектор символов | строковый скаляр

`'Scale'` — Масштабный коэффициент для стандартизированной Евклидовой метрики расстояния
неотрицательный вектор

`'Cov'` — Ковариационная матрица для метрики расстояния Mahalanobis
положительная определенная матрица

`'P'` — Экспонента для метрики расстояния Минковскего
2 (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

`'SimilarityGraph'` — Тип графика подобия
`'knn'` (значение по умолчанию) | `'epsilon'`

`'NumNeighbors'` — Количество самых близких соседей
положительный целочисленный скаляр

`'KNNGraphType'` — Тип самого близкого соседнего графика
`'complete'` (значение по умолчанию) | `'mutual'`

`'Radius'` — Поисковый радиус
неотрицательный скаляр

`'KernelScale'` ScaleFactor
1 (значение по умолчанию) | `'auto'` | положительная скалярная величина

`Mdl` — Полуконтролируемый основанный на графике классификатор
`SemiSupervisedGraphModel` объект