Exponenta Banner
exponenta event banner

candexch

D-оптимальный дизайн из набора кандидатов с использованием обменов рядами

Синтаксис

rlist = candexch(C,nrows)
rlist = candexch(C,nrows,Name,Value)

Описание

rlist = candexch(C,nrows) использует алгоритм обмена строками для выбора D-оптимальной конструкции из набора кандидатов C.

rlist = candexch(C,nrows,Name,Value) создает D-оптимальную конструкцию с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value аргументы пары.

Входные аргументы

C

Nоколо-P матрица, содержащая значения P условия модели в каждом из N точки.

nrows

Требуемое количество строк в конструкции.

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

'display'

Когда 'on', отображает номер итерации. Отключите отображение, установив значение 'off'.

По умолчанию: 'on', за исключением случаев, когда UseParallel опция - true

'init'

nrowsоколо-P матрица, дающая первоначальный дизайн.

По умолчанию: Случайное подмножество строк C

'maxiter'

Максимальное число итераций, положительное целое число.

По умолчанию: 10

'options'

Структура, определяющая параллельный запуск и определяющая случайный поток или потоки. Для этого параметра требуется Toolbox™ параллельных вычислений.

Создать options структура с statset. Поля опций:

  • UseParallel - Установить на true для параллельного вычисления. По умолчанию: false.

  • UseSubstreams - Установить на true вычислять параллельно воспроизводимым образом. По умолчанию: false. Для воспроизводимого вычисления установите Streams к типу, допускающему субпотоки: 'mlfg6331_64' или 'mrg32k3a'.

  • Streams - A RandStream объект или массив ячеек таких объектов. Если не указать Streams, candexch использует поток или потоки по умолчанию. Если вы решили указать Streams, использовать один объект, за исключением случая

    • UseParallel является true

    • UseSubstreams является false

    В этом случае используйте массив ячеек того же размера, что и пул Parallel.

По умолчанию: []

'start'

Один nobs-by-p матрица настроек коэффициента, задающая набор nobs фиксированные точки проектирования для включения в проект. candexch находит nrows дополнительные строки для добавления в start конструкция. Параметр обеспечивает те же функции, что и daugment функция, использующая алгоритм обмена строками, а не алгоритм обмена координатами.

По умолчанию: []

'tries'

Число попыток создания конструкции из новой начальной точки. Алгоритм использует случайные точки для каждой попытки, за исключением, возможно, первой.

По умолчанию: 1

Выходные аргументы

rlist

Вектор длины nrows перечисление выбранных строк.

Примеры

В этом примере показано, как создать D-оптимальную конструкцию при наличии ограничения на набор кандидатов, поэтому rowexch функция не подходит.

F = (fullfact([5 5 5])-1)/4; % factor settings in unit cube
T = sum(F,2)<=1.51;         % find rows matching a restriction
F = F(T,:);                 % take only those rows
C = [ones(size(F,1),1) F F.^2]; 
                            % compute model terms including
                            % a constant and all squared terms
R = candexch(C,12);         % find a D-optimal 12-point subset
X = F(R,:);                 % get factor settings

Алгоритмы

candexch выбор начальной конструкции X случайным образом и использует алгоритм обмена строками для итеративной замены строк X по строкам C в попытке улучшить детерминант X'*X.

Альтернативы

rowexch функция также генерирует D-оптимальные конструкции с использованием алгоритма обмена строками, но автоматически генерирует набор кандидатов, подходящий для указанной модели. daugment функция увеличивает набор фиксированных расчетных точек с помощью алгоритма обмена координатами; 'start' предоставляет те же функциональные возможности, что и алгоритм обмена строками.

Расширенные возможности

См. также

| | | |

Темы

Представлен до R2006a

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка