Редукция данных с помощью разреженной фильтрации
возвращает объект модели разреженной фильтрации, который содержит результаты от применения разреженной фильтрации к таблице или матрице данных предиктора Mdl
= sparsefilt(X
,q
)X
содержащие p переменные. q
Количество функций, которые нужно извлечь из X
, поэтому sparsefilt
изучает p -by - q
матрица весов преобразования. Для неполных или избыточных представлений функций, q
может быть меньше или больше, чем количество переменных предиктора, соответственно.
Для доступа к выученным весам преобразования используйте Mdl.TransformWeights
.
Для преобразования X
к новому набору функций при помощи выученного преобразования передайте Mdl
и X
кому transform
.
использует дополнительные опции, заданные одним или несколькими Mdl
= sparsefilt(X
,q
,Name,Value
)Name,Value
аргументы в виде пар. Для примера можно стандартизировать данные предиктора или применить L2 регуляризация.
sparsefilt
функция создает нелинейное преобразование входа функций в выходные функции. Преобразование основано на оптимизации целевой функции, которая поощряет представление каждого примера как можно меньшим числом выходных признаков, в то же время сохраняя выходные признаки одинаково активными между примерами.
Для получения дополнительной информации смотрите Разреженные Алгоритмы фильтрации.