Класс: CompactTreeBagger
Многомерное масштабирование матрицы близости
[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X)
[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...)
[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X) применяет классическое многомерное масштабирование к матрице близости, вычисленной для данных в матрице Xи возвращает масштабированные координаты SC и собственные значения EIGEN масштабного преобразования. Метод применяет многомерное масштабирование к матрице расстояний, определенной как 1-prox, где prox - матрица близости, возвращаемая proximity способ.
Вы можете предоставить матрицу близости непосредственно с помощью 'Data' параметр.
[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...) указывает дополнительные пары имя/значение параметра:
'Data' | Флаг, указывающий, как метод обрабатывает X входной аргумент. Если установлено значение 'predictors' (по умолчанию), mdsprox принимает X является матрицей предикторов и используется для вычисления матрицы близости. Если установлено значение 'proximity', способ лечит X как матрица близости, возвращенная proximity способ. |
'Colors' | Если вы предоставите этот аргумент, mdsprox создает наложенные графики рассеяния двух масштабированных координат с использованием заданных цветов для различных классов. Необходимо указать цвета в виде символьного вектора или строкового скаляра с одной буквой для каждого цвета. Если в данных больше классов, чем букв в предоставленном значении, mdsprox строит только первый C классы, где C - количество букв в указанном значении. Для регрессии или если не указан вектор меток истинного класса, метод использует первый цвет для всех наблюдений в X. |
'Labels' | Вектор меток истинного класса для классификационного ансамбля. Метки истинного класса могут быть числовым вектором, символьной матрицей, строковым массивом или массивом ячеек символьных векторов. Если указан, этот вектор должен иметь столько элементов, сколько имеется наблюдений (строк) в X. Этот аргумент не действует, если вы также не предоставите 'Colors' аргумент. |
'MDSCoordinates' | Индексы двух масштабированных координат для построения графика. По умолчанию mdsprox строит график рассеяния первой и второй масштабированных координат, которые соответствуют двум наибольшим собственным значениям. Можно указать любые другие два или три индекса, не превышающие размерность масштабированных данных. Этот аргумент не действует, если вы также не предоставите 'Colors' аргумент. |