Exponenta Banner

candexch

Проект D-optimal от кандидата установил обмены строки использования

Синтаксис

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

Описание

rlist = candexch(C,nrows) использует обменный строкой алгоритм, чтобы выбрать проект D-optimal из набора кандидата C.

rlist = candexch(C,nrows,Name,Value) генерирует проект D-optimal с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы.

Входные параметры

C

N- P матрица, содержащая значения P термины модели в каждом N 'points'.

nrows

Желаемое количество строк в проекте.

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

display

Когда 'on', номер итерации отображений. Отключите отображение путем установки на 'off'.

Значение по умолчанию: 'on', кроме тех случаев, когда UseParallel опцией является true

init

nrows- P матрица, дающая первоначальный проект.

Значение по умолчанию: случайное подмножество строк C

maxiter

Максимальное количество итераций, положительного целого числа.

Значение по умолчанию: 10

options

Структура, которая задает, запуститься ли параллельно, и задает случайный поток или потоки. Эта опция требует Parallel Computing Toolbox™.

Создайте options структура с statset. Поля опции:

  • UseParallel — Установите на true вычислить параллельно. Значением по умолчанию является false.

  • UseSubstreams — Установите на true вычислить параллельно восстанавливаемым способом. Значением по умолчанию является false. Чтобы вычислить восстанавливаемо, установите Streams к типу, позволяющему подпотоки: 'mlfg6331_64' или 'mrg32k3a'.

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

    • UseParallel true

    • UseSubstreams false

    В этом случае используйте массив ячеек тот же размер в качестве Параллельного пула.

Значение по умолчанию: []

start

nobs- p матрица факторных настроек, задавая набор nobs фиксированный проект указывает, чтобы включать в проект. candexch находит nrows дополнительные строки, чтобы добавить к start проект. Параметр обеспечивает ту же функциональность как daugment функция, с помощью обменного строкой алгоритма, а не координатно-обменного алгоритма.

Значение по умолчанию: []

tries

Число раз, чтобы попытаться сгенерировать проект от новой начальной точки. Алгоритм использует случайные точки для каждой попытки, кроме возможно первого.

Значение по умолчанию: 1

Выходные аргументы

rlist

Вектор из длины nrows листинг выбранных строк.

Примеры

В этом примере показано, как сгенерировать проект D-optimal, когда существует ограничение на набор кандидата, таким образом, rowexch функция не является соответствующей.

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 стартовый проект X наугад, и использование обменный строкой алгоритм, чтобы итеративно заменить строки X строками C в попытке улучшить определитель X'*X.

Альтернативы

rowexch функция также генерирует проекты Д-оптимэла с помощью обменного строкой алгоритма, но она автоматически генерирует набор кандидата, который подходит для заданной модели. daugment функционируйте увеличивает набор фиксированных точек проекта с помощью координатно-обменного алгоритма; 'start' параметр обеспечивает ту же функциональность с помощью алгоритма обмена строки.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка