Exponenta Banner
exponenta event banner

CreateAlgorithm

Создать алгоритм

Синтаксис

newalg = alg.CreateAlgorithm( AlgorithmName)

Описание

Это метод mbcmodel.fitalgorithm.

newalg = alg.CreateAlgorithm( AlgorithmName) создает алгоритм указанного типа. alg является mbcmodel.fitalgorithm объект. AlgorithmName должен быть в списке альтернативных алгоритмов, alg.getAlternativeNames.

Чтобы изменить алгоритм подгонки для модели, выполните следующие действия.

>> model = mbcmodel.CreateModel('Polynomial', 2);
>> minpress = model.FitAlgorithm.CreateAlgorithm('Minimize PRESS');
>> model.FitAlgorithm = minpress;

AlgorithmName определяет, какие свойства можно задать. Свойства алгоритма можно отобразить следующим образом:

>> model.FitAlgorithm.properties

Algorithm: Minimize PRESS
Alternatives: 'Least Squares','Forward Selection','Backward 
Selection','Prune'
     MaxIter: Maximum Iterations (int: [1,1000])

В качестве более простой альтернативы использованию CreateAlgorithm можно присвоить имя алгоритма непосредственно алгоритму. Например: 

B.FitAlgorithm.BoundaryPointOptions = 'Boundary Only';
Или:
m.FitAlgorithm = 'Minimize PRESS';
Регистр и пробелы игнорируются. Посмотрите FitAlgorithm.

В следующих разделах перечислены свойства, доступные для каждого типа алгоритма.

Свойства алгоритма линейной модели

Алгоритмы линейных моделей

Используется многочленами, гибридными сплайнами и в качестве StepAlgorithm для алгоритмов RBF.

Алгоритм: наименьшие квадраты

Альтернативные варианты: 'Minimize PRESS','Forward Selection','Backward Selection','Prune'

Алгоритм: минимизировать ПРЕСС

Альтернативные варианты: 'Least Squares','Forward Selection','Backward Selection','Prune'

  • MaxIter: максимум итераций (int: [1,1000])

Алгоритм: Выбор вперед

Альтернативные варианты: 'Least Squares','Minimize PRESS','Backward Selection','Prune'

  • Уровень достоверности: уровень достоверности (%) (число: [70 100])

  • MaxIter: максимум итераций (int: [1,1000])

  • RemureAll: Сначала удалить все термины (логическое значение)

Алгоритм: Обратный выбор

Альтернативные варианты: 'Least Squares','Minimize PRESS','Forward Selection','Prune'

  • Уровень достоверности: Альфа (%) (число: [70 100])

  • MaxIter: максимум итераций (int: [1,1000])

  • IncludeAll: сначала включить все термины (логическое значение)

Алгоритм: Обрезка

Альтернативные варианты: 'Least Squares','Minimize PRESS','Forward Selection','Backward Selection'

  • Критерии (PRESS RMSE 'RMSE' GCV 'Взвешенная пресса | -2logL' AIC 'AICc' BIC 'R ^ 2 | R ^ 2 adj' PRESS R ^ 2 | DW 'Cp' cond (J))

  • MinTerms: минимальное количество терминов (int: [0, Inf])

  • Допуск (число: [0,1000])

  • IncludeAll: Включить все термины перед отсечением (логическое значение)

  • Отображение (логическое)

Свойства алгоритма RBF

Сведения о любых свойствах алгоритма RBF и гибридного алгоритма RBF см. в разделе Радиальные базовые функции для построения модели и, в частности, процедуры фитинга в Руководстве пользователя браузера модели.

Алгоритм: аппроксимация RBF

  • WidthAlgorithm: алгоритм выбора ширины (mbcmodel.fitalgorithm)

  • StepAlgorithm: Stepwise (mbcmodel.fitalgorithm)

Алгоритмы выбора ширины

Альтернативные варианты: 'WidPerDim','Tree Regression'

Алгоритм: TrialWidths

  • NestedFitAlgorithm: алгоритм выбора лямбда (mbcmodel.fitalgorithm)

  • Количество пробных значений ширины в каждом масштабе (int: [2100])

  • Масштаб: Количество зумов (int: [1100])

  • MinWidth: начальная нижняя граница по ширине (число: [2.22045e-016,1000])

  • MaxWidth: начальная верхняя граница по ширине (число: [2.22045e-016,100])

  • PlotFlag: Графики отображения (логические)

  • PlotProgress: Display fit progress (логическое значение)

Алгоритм: WidPerDim

Альтернативные варианты: 'TrialWidths','Tree Regression'

  • NestedFitAlgorithm: алгоритм выбора лямбда (mbcmodel.fitalgorithm)

  • DisplayFlag: Display (логическое значение)

  • MaxFunEvals: максимальное количество значений ширины теста (int: [1, 1e + 006])

  • PlotProgress: Display fit progress (логическое значение)

Алгоритм: Регрессия дерева

Альтернативные варианты: 'TrialWidths','WidPerDim'

  • MaxNumRectangles: максимальное количество панелей (int: [1, Inf])

  • MinPerRectangle: Минимальные точки данных на панель (int: [2, Inf])

  • Прямоугольный размер: панель «Усадка» для данных (логическое значение)

  • AlphaStartAlg: Алгоритм выбора альфа (mbcmodel.fitalgorithm)

Алгоритмы выбора лямбды

Алгоритм: IterateRidge

Альтернативные варианты: 'IterateRols','StepItRols'

  • StartSeliceAlg: Алгоритм выбора центра (mbcmodel.fitalgorithm)

  • MaxNumIter: максимальное количество обновлений (int: [1100])

  • Допуск: минимальное изменение log10 (GCV) (число: [2.22045e-016,1])

  • NumberOfLambeyValues: количество начальных тестовых значений лямбда (int: [0,100])

  • Режим определения: Не выбирайте центры для новой ширины (логическое значение)

  • PlotFlag: Display (логическое значение)

Алгоритм: IterateRols

Альтернативные варианты: 'IterateRidge','StepItRols'

  • StartSeliceAlg: Алгоритм выбора центра (mbcmodel.fitalgorithm)

  • MaxNumIter: максимальное число итераций (int: [1100])

  • Допуск: минимальное изменение log10 (GCV) (число: [2.22045e-016,1])

  • NumberOfLambeyValues: количество начальных тестовых значений лямбда (int: [0,100])

  • Режим определения: Не выбирайте центры для новой ширины (логическое значение)

  • PlotFlag: Display (логическое значение)

Алгоритм: StepItRols

Альтернативные варианты: 'IterateRidge','IterateRols'

  • MaxCenters: максимальное количество центров (evalstr)

  • Процент кандидатов: процент данных, которые должны быть центрами кандидатов (evalstr)

  • StartLambeyUpdate: количество центров, добавляемых перед обновлением (int: [1, Inf])

  • Допуск: минимальное изменение log10 (GCV) (число: [2.22045e-016,1])

  • MaxRep: максимальное число изменений log10 (GCV) минимально (int: [1100 ])

Алгоритмы выбора центра

Алгоритм: Ролс

Альтернативные варианты: 'RedErr','WiggleCenters','CenterExchange'

  • MaxCenters: максимальное количество центров (evalstr)

  • Процент кандидатов: процент данных, которые должны быть центрами кандидатов (evalstr)

  • Допуск: Регуляризованный допуск ошибки (число: [2.22045e-016,1])

Алгоритм: RedErr

Альтернативные варианты: 'Rols','WiggleCenters','CenterExchange'

  • MaxCenters: количество центров (evalstr)

Алгоритм: Вигесцентры

Альтернативные варианты: 'Rols','RedErr','CenterExchange'

  • MaxCenters: количество центров (evalstr)

  • Процент кандидатов: процент данных, которые должны быть центрами кандидатов (evalstr)

Алгоритм: StartExchange

Альтернативные варианты: 'Rols','RedErr','WiggleCenters'

  • MaxCenters: количество центров (evalstr)

  • Число циклов увеличения/уменьшения (int: [1, Inf])

  • NumAugment: количество центров для увеличения на (int: [1, Inf ])

Алгоритмы регрессии дерева

Алгоритм: Пробная Альфа

Альтернативные варианты: 'Specify Alpha'

  • AlphaLowerBound: начальная нижняя граница на альфа (цифра: [2 .22045e-016, Inf])

  • AlphaUpperBound: начальная верхняя граница на букве (цифра: [2 .22045e-016, Inf])

  • Зумирование: Количество зумов (int: [1, Inf])

  • Пробные версии: Пробная версия по масштабу (int: [2, Inf])

  • Интервал: Интервал (линейный логарифмический)

  • (mbcmodel.fitalgorithm)

Алгоритм: Указать альфа

Альтернативные варианты: 'Trial Alpha'

  • Альфа: параметр масштаба ширины, альфа (число: [2 .22045e-016, Inf])

  • NestedFitAlgorithm: Алгоритм выбора центра (mbcmodel.fitalgorithm)

Алгоритм: выбор центра на основе дерева

Альтернативные варианты: 'Generic Center Selection'

  • ModelSeliceCriteria: критерии выбора модели (BIC 'GCV)

  • MaxNumberCenter: максимальное количество центров (evalstr)

Алгоритм: Общий выбор центра

Альтернативные варианты: 'Tree-based Center Selection'

  • (mbcmodel.fitalgorithm)

Гибридные алгоритмы RBF

Алгоритм: аппроксимация RBF

  • WidthAlgorithm: алгоритм выбора ширины (mbcmodel.fitalgorithm)

  • StepAlgorithm: Stepwise (mbcmodel.fitalgorithm)

Алгоритмы выбора ширины

Алгоритм: TrialWidths

  • NestedFitAlgorithm: лямбда и алгоритм выбора терминов (mbcmodel.fitalgorithm)

  • Количество пробных значений ширины в каждом масштабе (int: [2100])

  • Масштаб: Количество зумов (int: [1100])

  • MinWidth: начальная нижняя граница по ширине (число: [2.22045e-016,1000])

  • MaxWidth: начальная верхняя граница по ширине (число: [2.22045e-016,100])

  • PlotFlag: Графики отображения (логические)

  • PlotProgress: Display fit progress (логическое значение)

Вложенные алгоритмы подгонки

Алгоритм: Twostep

Альтернативные варианты: 'Interlace'

  • MaxCenters: максимальное количество центров (evalstr)

  • Процент кандидатов: процент данных, которые должны быть центрами кандидатов (evalstr)

  • StartLambeyUpdate: количество терминов, добавляемых перед обновлением (int: [1, Inf])

  • Допуск: минимальное изменение log10 (GCV) (число: [2.22045e-016,1])

  • MaxRep: максимальное число изменений log10 (GCV) минимально (int: [1100])

  • PlotFlag: Display (логическое значение)

Алгоритм: Чередование

Альтернативные варианты: 'Twostep'

  • MaxParameters: максимальное количество членов (evalstr)

  • MaxCenters: максимальное количество центров (evalstr)

  • Процент кандидатов: процент данных, которые должны быть центрами кандидатов (evalstr)

  • StartLambeyUpdate: количество терминов, добавляемых перед обновлением (int: [1, Inf])

  • Допуск: минимальное изменение log10 (GCV) (число: [2.22045e-016,1])

  • MaxRep: максимальное число изменений log10 (GCV) минимально (int: [1100 ])

Параметры алгоритма подгонки граничной модели

В следующих разделах перечислены доступные параметры алгоритма подгонки для моделей границ командной строки. Параметры алгоритма подгонки модели границ имеют те же опции подгонки, что и графический интерфейс редактора границ. Инструкции по использованию этих опций подгонки см. в разделе «Редактирование параметров подгонки граничной модели» в документации браузера модели.

Выпуклый корпус

KeepAllFacets: логическое значение, указывающее, следует ли сохранять все фасеты (по умолчанию false, не сохраняйте все грани).

Допуск: Допуск для максимального расстояния в 1 норму, допустимого для удаления фасетов (число: [0, Inf], по умолчанию 0,02). Чтобы удалить больше фасетов, увеличьте допуск.

Дополнительные сведения см. в разделе «Параметры выпуклого корпуса» в документации к обозревателю модели.

Эллипсоид

Алгоритм: Фитинг зависимости

BoundaryPointOptions: граничные точки (mbcmodel.fitalgorithm)

Алгоритм граничных точек использует оптимизацию для поиска наилучшего эллипса. Эти опции от fmincon.

Алгоритм: Граничные точки

  • Display: Display (отображение не является окончательным)

  • MaxFunEvals: максимальное количество оценок функций (int: [1, Inf])

  • MaxIter: максимум итераций (int: [1, Inf])

  • TolFun: Допуск функции (число: [1e-012, Inf])

  • TolX: Допуск по переменной (число: [1e-012, Inf])

  • TolCon: Допуск ограничения (число: [1e-012, Inf ])

Звездообразные

Алгоритм: Фитинг зависимости

Специальные параметры: специальные точки (mbcmodel.fitalgorithm)

BoundaryPointOptions: граничные точки (mbcmodel.fitalgorithm)

ConstraintFitOptions: ограничение посадки (mbcmodel.fitalgorithm)

Звездообразные - специальные точки

Алгоритм: Звездообразные точки

StartAlg: Центр (mbcmodel.fitalgorithm)

Альтернативные алгоритмы: 'Mean', 'Median', 'Mid Range', 'Min Ellipse', 'User Defined'

Для Пользователя, Определенного только: CenterPoint: определенный пользователями центр [X1, X2] (вектор: NumberOfActiveInputs)

Звездообразные - граничные точки

Можно выбрать поиск граничных точек (используйте Interiorили предположить, что все точки находятся на границе (используйте Boundary Only). Затем внутренний алгоритм имеет ручные и автоматические опции для алгоритмов радиуса расширения и литья лучей.

  • Алгоритм: только граница (без дополнительных опций)

  • Алгоритм: Интерьер. Дальнейшие варианты:

    • Радиус расширения (mbcmodel.fitalgorithm)

      • Алгоритм: Авто

      • Алгоритм: Ручной

        • радиус: радиус (число: [0, Inf])

    • RayCasting (mbcmodel.fitalgorithm)

      • Алгоритм: Из данных

      • Алгоритм: Ручной

        • nrays: количество лучей (int: [1, Inf ])

Звездообразная - зависимость посадки

Алгоритм: Звездообразная аппроксимация RBF

Дальнейшие варианты:

  • Преобразование (Нет 'Лог' Маккаллум)

  • KernelOpts: ядро RBF (mbcmodel.fitalgorithm)

    Алгоритмы ядра могут быть: вендландский, мультиквадрический, рекмультиквадрический, гауссовый, тонколистный, логистикрбф. linearrbf, cubicrbf.

    Можно указать ширину и непрерывность как подспекты определенных ядер RBF.

    • Можно задать ширину для вендленда, мультиквадрика, рекмультиквадрика, гаусса, логистикрбф. Ширина: Ширина RBF (число: [1 .49012e-008, Inf])

      Для вендленда можно установить значение «Непрерывность». Продолжение: Непрерывность RBF (0 | 2 | 4 | 6)

    RbfOpts: алгоритм RBF (mbcmodel.fitalgorithm)

    Алгоритм: Интерполяция. Ниже приведены дополнительные настройки для интерполяции RBF.

    • CoincidentStrategy: совпадающая стратегия узла (Maximum'Minimum'Mean)

    • Алгоритм: Алгоритм (Direct 'GMRES' BICG 'CGS' QMR)

    • Допуск: Допуск (число: [0, Inf])

    • MaxIt: максимальное число итераций (int: [1, Inf ])

Примеры

Сначала получите объект fitalgorithm F из модели:

M = mbcmodel.CreateModel('Polynomial', 4);
F = M.FitAlgorithm
 
F = 
Algorithm: Least Squares
Alternatives: 'Minimize PRESS','Forward Selection','Backward 
Selection','Prune'
1x1 struct array with no fields.

Затем, чтобы создать новый тип алгоритма:

Alg = CreateAlgorithm(F, 'Minimize PRESS')
 
Alg = 
Algorithm: Minimize PRESS
Alternatives: 'Least Squares','Forward Selection','Backward 
Selection','Prune'
    MaxIter: 50

AlgorithmName определяет, какие свойства можно задать. Свойства алгоритма можно отобразить следующим образом:

>> model.FitAlgorithm.properties

Algorithm: Minimize PRESS
Alternatives: 'Least Squares','Forward Selection','Backward 
Selection','Prune'
     MaxIter: Maximum Iterations (int: [1,1000])

В качестве более простой альтернативы использованию CreateAlgorithm, можно назначить имя алгоритма непосредственно алгоритму. Например: 

B.FitAlgorithm.BoundaryPointOptions = 'Boundary Only';
Или:
m.FitAlgorithm = 'Minimize PRESS';
Регистр и пробелы игнорируются.

См. также

| |

Представлен в R2007a

Документация по инструментам калибровки на основе моделей

Поддержка