Класс: CompactTreeBagger
Показатель выбросов для данных
out = outlierMeasure(B,X)
out = outlierMeasure(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...)
out = outlierMeasure(B,X) вычисляет измерения выбросов для предикторов X использование деревьев в ансамбле B. Метод вычисляет меру выбросов для заданного наблюдения путем взятия обратной средней квадратной близости между этим наблюдением и другими наблюдениями. outlierMeasure затем нормализует эти измерения выбросов путем вычитания медианы их распределения, взятия абсолютного значения этого различия и деления на медианное абсолютное отклонение. Высокое значение измерения выбросов указывает, что это наблюдение является выбросами.
Можно задать матрицу близости непосредственно при помощи 'Data' параметр.
out = outlierMeasure(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...) задает необязательные пары имя/значение параметра:
'Data' | Флаг, указывающий, как лечить X входной параметр. Если установлено значение 'predictors' (по умолчанию), метод принимает X является матрицей предикторов и использует ее для расчета матрицы близости. Если установлено значение 'proximity'способ лечит X как матрица близости, возвращенная proximity способ. Если вы не поставляете матрицу близости, outlierMeasure вычисляет его внутренне. Если вы используете proximity метод для вычисления близкой матрицы, предоставляя ее в качестве входных данных outlierMeasure сокращает время вычислений. |
'Labels' | Вектор меток истинного класса. Метки истинного класса могут быть числовым вектором, символьной матрицей, строковыми массивами или массивом ячеек из векторов символов. Когда вы поставляете этот параметр, метод выполняет расчет выбросов для любых наблюдений, используя только другие наблюдения из того же класса. Этот параметр должен задать одну метку для каждого наблюдения (строки) в X. |
