В этом примере показано, как ранжировать элементы с помощью нескольких методов ранжирования классификации, как сравнивать результаты и как экспортировать элементы из приложения. Если вы хотите следовать вместе с шагами в интерактивном режиме, используйте данные, импортированные в Process Data и исследовать элементы в Diagnostic Feature Designer, и используйте набор элементов из этого примера. Используйте команду «Открыть сеанс» для перезагрузки данных сеанса с использованием указанного имени файла.
При создании элементов для классификации выполняется поиск элементов, которые лучше всего позволяют различать данные различных условий. При просмотре гистограмм можно получить представление об относительной эффективности функций. В этом примере для более строгого сравнения функций используются алгоритмы ранжирования. После выбора элементов, которые требуется сохранить, эти элементы экспортируются в рабочую область MATLAB ®.
Ранжирование функций с использованием метода T-Test по умолчанию. Щелкните Ранг элементов (Rank Features). Выбрать FeatureTable1.
При выборе появляется ранжированный список элементов, отображаемый как в виде гистограммы, так и в виде цифровой таблицы.
Легенда гистограммы показывает, что начальное ранжирование выполняется с использованием алгоритма T-Test. Диаграмма нормализована до 1 для облегчения визуального сравнения. В таблице отображаются ненормированные оценки ранжирования. Наведите курсор мыши на панель, чтобы получить полное имя переменной.
Каждый алгоритм ранжирования использует различные критерии для выполнения ранжирования. На вкладке Ранжирование элементов (Feature Ranking) щелкните Классификационное ранжирование (Classification Ranking), чтобы открыть меню, которое суммирует каждый метод. В этом меню выберите Bhattacharyya.
Откроется вкладка Bhattacharyya со спецификациями ранжирования, которые являются стандартными для всех методов. Нажмите кнопку «Применить».
Apply обновляет отображение ранжирования с новыми результатами, отображаемыми вместе с исходными результатами T-Test.
Методика Бхаттачарьи дает результаты, которые аналогичны, но не идентичны результатам Т-теста. Самая высокая функция ранжирования - PeakValue от Signal Statistics набор.
Эта функция стала четвертой в рейтинге T-test. Элементы коэффициента гребня по-прежнему находятся в тройке лидеров.
Рейтинг по-прежнему сортируется T-Test. Сортируйте по Бхаттачарье. Закройте вкладку Bhattacharyya и вернитесь на вкладку Feature Ranking. Затем выберите Bhattacharyya в списке Сортировать по.
Таблица ранжирования теперь показывает PeakValue наверху.
У вас есть два набора рейтингов. Теперь удалите результаты Бхаттачарьи. На вкладке Рейтинг функций выберите Удалить баллы > Бхаттачарья.
Bhattacharyya исчезает из результатов ранжирования.
Последним шагом в рабочем процессе конструктора диагностических функций является экспорт ваших функций. На вкладке «Ранг элементов» выберите «Экспорт» > «Экспорт элементов в рабочую область MATLAB».
Выберите элементы для экспорта. Элементы можно отсортировать по любому из вычисленных рангов. В этом случае доступно только одно ранжирование, T-Test. Приложение предварительно выбирает пять основных функций. Измените этот выбор. Отмените пятый выбор и выберите шестой элемент, удерживая нажатой клавишу Ctrl.
Уменьшенная таблица элементов появится в рабочей области MATLAB.
anova1 | bhattacharyyaDistance | Конструктор диагностических функций | kruskalwallis | perfcurve | ranksum | relativeEntropy | ttest2