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correlationWeightedScore

相関係数を使用して特徴のランク付けスコアを調整

R2020a 以降

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構文

[score,idx] = correlationWeightedScore(X,Z,alpha)

説明

correlationWeightedScore は、診断特徴デザイナーで生成されたコードで使用される関数です。

[score,idx] = correlationWeightedScore(X,Z,alpha) は、X の特徴についての Z に格納された元のランク付けスコアを特徴間の相関に従って重み付けします。相関の重み付けによって、特徴の冗長性が軽減されます。correlationWeightedScore は、ランク付けが高い特徴に対して高い相関がある特徴のスコアを低くします。相関重要度係数 alpha により、特徴のランク付けスコアに対する相関レベルの影響の大きさが決まります。

指定された相関重要度係数がゼロより大きい場合、診断特徴デザイナーで生成されるコードで特徴をランク付けする際に correlationWeightedScore が使用されます。

入力引数

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特徴セット。m 行 1 列のベクトル、または m 行 n 列の行列として指定します。ここで、m はデータ サンプルの数、n は特徴の数です。アンサンブルに基づく特徴セットの場合、m はアンサンブルのメンバーの数になります。

bhattacharyyaDistance などのランク付け手法で計算された元のランク付けスコア。長さ n のベクトルとして指定します。ここで、n は特徴の数です。Z の長さは X の幅と同じでなければなりません。

スコアに対する相関の影響の大きさを決める相関重要度係数。

  • alpha が 0 に設定されている場合、相関はランク付けスコアに影響しません。

  • alpha が 1 に設定されている場合、相関のランク付けスコアに対する影響が最大になります。

出力引数

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調整後のランク付けスコア。Z と同じサイズのベクトルとして返されます。

相関の重み付けによってスコアが調整された後の更新されたランク付けの順序。整数のベクトルとして返されます。

参照

[1] Theodoridis, Sergios, and Konstantinos Koutroumbas. Pattern Recognition, 182–183. 2nd ed. Amsterdam; Boston: Academic Press, 2003.

バージョン履歴

R2020a で導入

参考

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トピック