Exponenta Banner
exponenta event banner

lhsdesign

Образец латинского гиперкуба

свернуть все на странице

    Синтаксис

    X = lhsdesign (n, p)
    X = lhsdesign (n, p, имя, значение)

    Описание

    пример

    X = lhsdesign(n,p) возвращает латинскую матрицу выборки гиперкуба размера nоколо-p. Для каждого столбца X, n значения распределяются случайным образом по одному из каждого интервала (0,1/n), (1/n,2/n), ..., (1 - 1/n,1), и случайно переставлено.

    пример

    X = lhsdesign(n,p,Name,Value) изменяет результирующую конструкцию, используя один или несколько аргументов пары имя-значение. Например, можно получить дискретную конструкцию, указав 'Smooth','off'.

    Примеры

    свернуть все

    Открыть сценарий в реальном времени

    Создайте образец латинского гиперкуба из 10 строк и 4 столбцов.

    rng default % For reproducibility
X = lhsdesign(10,4)
    X = 10×4

    0.1893    0.2569    0.0147    0.5583
    0.8038    0.1089    0.9378    0.1950
    0.5995    0.6818    0.3649    0.3097
    0.3225    0.8736    0.4487    0.8055
    0.9183    0.9854    0.1598    0.2509
    0.0131    0.3864    0.5924    0.7511
    0.7916    0.7131    0.2760    0.6662
    0.6600    0.5420    0.6877    0.9100
    0.2740    0.0450    0.7816    0.0631
    0.4200    0.4855    0.8760    0.4889

    Каждый столбец X содержит одно случайное число в каждом интервале [0,0.1], [0.1,0.2], [0.2,0.3], [0.3,0.4], [0.4,0.5], [0.5,0.6], [0.6,0.7], [0.7,0.8], [0.8,0.9], и [0.9,1].

    Открыть сценарий в реальном времени

    Определите эффекты различных аргументов пары имя-значение в lhsdesign. Начните с конструкции по умолчанию для 10 строк и четырех столбцов.

    rng default % For reproducibility
X = lhsdesign(10,4)
    X = 10×4

    0.1893    0.2569    0.0147    0.5583
    0.8038    0.1089    0.9378    0.1950
    0.5995    0.6818    0.3649    0.3097
    0.3225    0.8736    0.4487    0.8055
    0.9183    0.9854    0.1598    0.2509
    0.0131    0.3864    0.5924    0.7511
    0.7916    0.7131    0.2760    0.6662
    0.6600    0.5420    0.6877    0.9100
    0.2740    0.0450    0.7816    0.0631
    0.4200    0.4855    0.8760    0.4889

    Для получения дискретной конструкции. в отличие от непрерывной конструкции, установите 'Smooth' аргумент пары имя-значение для 'off'.

    rng default % For reproducibility
X = lhsdesign(10,4,'Smooth','off')
    X = 10×4

    0.2500    0.3500    0.7500    0.8500
    0.1500    0.8500    0.2500    0.3500
    0.8500    0.7500    0.4500    0.7500
    0.9500    0.1500    0.6500    0.1500
    0.0500    0.0500    0.8500    0.9500
    0.4500    0.5500    0.9500    0.4500
    0.3500    0.9500    0.5500    0.0500
    0.5500    0.4500    0.0500    0.2500
    0.6500    0.6500    0.1500    0.6500
    0.7500    0.2500    0.3500    0.5500

    Результирующая конструкция является дискретной.

    Вычислите сумму квадратов корреляций между столбцами возвращаемой конструкции.

    y = corr(X);
(sum(y(:).^2) - 4)/2 % Subtract 4 to remove the diagonal terms of corr(X)
    ans = 0.4874

    Наблюдать за эффектом изменения 'Criterion' аргумент пары имя-значение для 'correlation', что минимизирует сумму квадратных корреляций между столбцами. 'correlation' критерий всегда дает дискретную конструкцию, как будто 'Smooth' имеет значение 'off'.

    rng default % For reproducibility
X = lhsdesign(10,4,'Criterion','correlation')
    X = 10×4

    0.6500    0.0500    0.4500    0.7500
    0.2500    0.3500    0.0500    0.1500
    0.1500    0.9500    0.8500    0.4500
    0.8500    0.5500    0.9500    0.0500
    0.5500    0.2500    0.5500    0.3500
    0.3500    0.4500    0.7500    0.8500
    0.4500    0.1500    0.6500    0.6500
    0.0500    0.6500    0.2500    0.5500
    0.9500    0.8500    0.3500    0.9500
    0.7500    0.7500    0.1500    0.2500


    y = corr(X);
(sum(y(:).^2) - 4)/2
    ans = 0.0102

    Минимизация корреляций приводит к конструкции с гораздо меньшей суммой квадратичных корреляций.

    Укажите меньшее количество итераций для улучшения критерия.

    rng default % For reproducibility
X = lhsdesign(10,4,'Criterion','correlation','Iterations',2)
    X = 10×4

    0.6500    0.0500    0.4500    0.7500
    0.3500    0.3500    0.0500    0.1500
    0.1500    0.9500    0.8500    0.4500
    0.9500    0.5500    0.9500    0.0500
    0.5500    0.2500    0.5500    0.3500
    0.2500    0.4500    0.7500    0.8500
    0.4500    0.1500    0.6500    0.6500
    0.0500    0.6500    0.2500    0.5500
    0.8500    0.8500    0.3500    0.9500
    0.7500    0.7500    0.1500    0.2500


    y = corr(X);
(sum(y(:).^2) - 4)/2
    ans = 0.0328

    Уменьшение числа итераций приводит к ухудшению конструкции (более высокая сумма квадратных корреляций).

    Входные аргументы

    свернуть все

    Количество возвращенных выборок, указанное как положительное целое число.

    Пример: 24

    Типы данных: single | double

    Число возвращаемых переменных, указанное как положительное целое число.

    Пример: 4

    Типы данных: single | double

    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.

    Пример: X = lhsdesign(n,p,'Smooth','off') возвращает дискретную латинскую конструкцию гиперкуба

    Индикация для непрерывных образцов, указанная как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'Smooth' и 'on' (непрерывные образцы) или 'off' (дискретные образцы). Когда этот параметр 'off', возвращенные значения в каждом столбце X - случайная перестановка значений 0.5/n, 1.5/n, …, 1 – 0.5/n.

    Пример: 'Smooth','off'

    Типы данных: char | string

    Критерий для итеративного формирования выборки, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Criterion' и 'maximin', 'none', или 'correlation'. Алгоритм использует до Iterations пытается улучшить критерий.

    Примечание

    'correlation' критерий дает дискретные выборки, как если бы Smooth имеет значение 'off'.

    КритерийОписание

    'maximin'

    Максимальное минимальное расстояние между точками.

    'correlation'

    Минимизируйте сумму корреляций между столбцами в квадрате.

    'none'

    Без итерации

    Пример: 'Criterion','correlation'

    Типы данных: char | string

    Максимальное число итераций для улучшения Criterion, указанная как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'Iterations' и положительное целое число. Алгоритм использует до Iterations пытается улучшить критерий.

    Пример: 'Iterations',10

    Типы данных: single | double

    См. также

    | | |

    Представлен до R2006a

    Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

    Поддержка