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診断特徴デザイナーでの特徴のランク付けとエクスポート

この例では、いくつかの分類ランク付け手法を使用して特徴をランク付けする方法、それらの結果を比較する方法、アプリから特徴をエクスポートする方法を示します。手順を対話的に進める場合は、診断特徴デザイナーでのデータの処理と特徴の調査でインポートしたデータを使用し、その例の特徴セットを使用してください。[セッションを開く] を使用して、指定したファイル名でセッション データを再読み込みします。

分類用の特徴を生成するときは、さまざまな状態のデータを最も適切に区別できる特徴を探します。ヒストグラムを表示すると、特徴の相対的な有効度がわかります。この例では、ランク付けアルゴリズムを使用して、この特徴の比較をさらに厳密に行います。保持する特徴を選択したら、それらの特徴を MATLAB® ワークスペースにエクスポートします。

特徴のランク付け

既定の T 検定手法を使用して特徴をランク付けします。[特徴のランク付け] をクリックします。[FeatureTable1] を選択します。

選択すると、ランク付けされた特徴のリストが棒グラフと数値の表の両方の形式で表示されます。

棒グラフの凡例は、T 検定アルゴリズムを使用して最初のランク付けを実行したことを示しています。グラフは、視覚的に比較しやすいように 1 に正規化されています。テーブルには、正規化されていないランク付けスコアが表示されます。バーにカーソルを合わせると、変数の完全な名前が表示されます。

別のランク付けアルゴリズムの選択

ランク付けアルゴリズムは、それぞれ異なる条件を使用してランク付けを実行します。[特徴のランク付け] タブで [分類ランク付け] をクリックすると、それぞれの方法をまとめたメニューが表示されます。そのメニューから [バタチャリア] を選択します。

[バタチャリア] タブが開き、すべての手法に対する標準のランク付けの仕様が表示されます。[適用] をクリックします。

[適用] をクリックすると、ランク付けの表示が新しい結果で更新され、元の T 検定の結果と一緒に表示されます。

バタチャリア手法の結果は T 検定の結果と似ていますが、同じではありません。ランク付けが最も高い特徴は、Signal Statistics セットの PeakValue です。

この特徴は T 検定のランク付けでは 4 番目でした。クレスト ファクターの特徴は引き続き上位 3 つに入っています。

ランク付けは T 検定で並べ替えられたままです。代わりにバタチャリアで並べ替えます。[バタチャリア] タブを閉じ、[特徴のランク付け] タブに戻ります。次に、[並べ替え] のリストで [バタチャリア] を選択します。

ランク付けの表の一番上に PeakValue が表示されるようになります。

ランク付けのセットの削除

ランク付けが 2 セットあります。ここで、バタチャリアの結果を削除します。[特徴のランク付け] タブで、[スコアの削除]、[バタチャリア] を選択します。

Bhattacharyya がランク付けの結果から消えます。

MATLAB ワークスペースへの特徴のエクスポート

診断特徴デザイナーのワークフローにおける最後のステップは、特徴のエクスポートです。[特徴のランク付け] タブで、[エクスポート]、[特徴を MATLAB ワークスペースにエクスポートします] を選択します。

エクスポートする特徴を選択します。計算した任意のランク付けで特徴を並べ替えることができます。ここでは、使用できるランク付けは [T 検定] の 1 つだけです。アプリで上位 5 つの特徴があらかじめ選択されています。この選択を変更します。5 番目の選択を解除し、Ctrl キーを押しながらクリックして 6 番目の特徴を選択します。

数を減らした特徴テーブルが MATLAB ワークスペースに表示されます。

参考

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