candexch

D-оптимальный проект из набора кандидатов с использованием обмена строками

Синтаксис

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

Описание

rlist = candexch(C,nrows) использует алгоритм обмена строками, чтобы выбрать D-оптимальный проект из набора кандидатов C.

rlist = candexch(C,nrows,Name,Value) генерирует D-оптимальный проект с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value аргументы в виде пар.

Входные параметры

C

N-by- P матрица, содержащая значения P моделировать условия в каждом из N точки.

nrows

Желаемое количество строк в проекте.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

'display'

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

По умолчанию: 'on', кроме тех случаев, когда UseParallel опция true

'init'

nrows-by- P матрица, дающая начальный проект.

По умолчанию: Случайное подмножество строк C

'maxiter'

Максимальное количество итераций, положительное целое число.

По умолчанию: 10

'options'

Структура, которая задает, запускать ли параллельно, и задает случайный поток или потоки. Для этой опции требуется Parallel Computing Toolbox™.

Создайте options структура с statset. Поля опций:

  • UseParallel - Установите значение true для параллельного вычисления. По умолчанию это false.

  • UseSubstreams - Установите значение true для параллельного вычисления воспроизводимым способом. По умолчанию это false. Чтобы вычислить воспроизводимо, установите Streams к типу, разрешающему субпотоки: 'mlfg6331_64' или 'mrg32k3a'.

  • Streams - A RandStream объект или массив ячеек таких объектов. Если вы не задаете Streams, candexch использует поток по умолчанию или потоки. Если вы принимаете решение задать Streams, используйте один объект, кроме случая

    • UseParallel является true

    • UseSubstreams является false

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

По умолчанию: []

'start'

Система координат nobs-by - p матрица настроек фактора, задающая набор nobs фиксированные проектные точки для включения в проект. candexch находит nrows дополнительные строки для добавления к start проект. Параметр обеспечивает те же функциональные возможности, что и daugment функция, с использованием алгоритма обмена строками, а не алгоритма обмена координатами.

По умолчанию: []

'tries'

Количество попыток сгенерировать проект из новой начальной точки. Алгоритм использует случайные точки для каждой попытки, кроме, возможно, первой.

По умолчанию: 1

Выходные аргументы

rlist

Вектор длины nrows перечисление выбранных строк.

Примеры

Этот пример показывает, как сгенерировать D-оптимальный проект, когда существует ограничение 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 выбирает начальный проект X случайным образом и использует алгоритм обмена строками, чтобы итерационно заменить строки X по строкам C в попытке улучшить определяющего X'*X.

Альтернативы

rowexch функция также генерирует D-оптимальные проекты, используя алгоритм обмена строками, но она автоматически генерирует набор кандидатов, который подходит для заданной модели. daugment функция увеличивает набор фиксированных проектных точек, используя алгоритм координат-обмена; а 'start' параметр обеспечивает ту же функциональность с помощью алгоритма обмена строками.

Расширенные возможности

См. также

| | | |

Темы

Представлено до R2006a

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте