Exponenta Banner

mahal

Расстояние Mahalanobis до средних значений класса классификатора дискриминантного анализа

Синтаксис

M = mahal(obj,X)
M = mahal(obj,X,Name,Value)

Описание

M = mahal(obj,X) возвращает расстояния Mahalanobis в квадрате от наблюдений в X к классу означает в obj.

M = mahal(obj,X,Name,Value) вычисляет расстояние Mahalanobis в квадрате с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы.

Входные параметры

obj

Классификатор дискриминантного анализа класса ClassificationDiscriminant или CompactClassificationDiscriminant, обычно созданный с fitcdiscr.

X

Числовая матрица размера n- p, где p количество предикторов в obj, и n любое положительное целое число. mahal вычисляет расстояния Mahalanobis от строк X к каждому K средние значения классов в obj.

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.

ClassLabels

Метки класса, состоящие из n элементы obj.Y, где n количество строк X.

Выходные аргументы

M

Размер и значение выхода M зависит от ли ClassLabels пара "имя-значение" присутствует:

  • Никакой ClassLabels M числовая матрица размера n- K, где K количество классов в obj, и n количество строк в X. M(i,j) расстояние Mahalanobis в квадрате от iстрока th X к среднему значению класса j.

  • ClassLabels существует — M вектор-столбец с n элементы. M(i) расстояние Mahalanobis в квадрате от iстрока th X к среднему значению для класса iэлемент th ClassLabels.

Примеры

Найдите расстояния Mahalanobis от среднего значения ирисовых данных Фишера к средним значениям класса, с помощью отличных ковариационных матриц для каждого класса:

load fisheriris
obj = fitcdiscr(meas,species,...
    'DiscrimType','quadratic');
mahadist = mahal(obj,mean(meas))

mahadist =
  220.0667    5.0254   30.5804

Больше о

развернуть все

Смотрите также

| | |

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка