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logp

判別分析分類器の対数条件なし確率密度

説明

lp = logp(mdl,X) は、判別分析分類器 mdl を使用して計算された、予測子データの各行の条件なし確率密度の対数を返します。

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フィッシャーのアヤメのデータについて、判別分析分類器を構築し、平均測定値の予測を調べます。

フィッシャーのアヤメのデータを読み込み、既定の判別分析分類器を構築します。

load fisheriris
Mdl = fitcdiscr(meas,species);

平均のアヤメに適用される判別モデルの対数確率を求めます。

logpAverage = logp(Mdl,mean(meas))
logpAverage = -1.7254

入力引数

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学習済みの判別分析分類器。fitcdiscr で学習させた ClassificationDiscriminant モデル オブジェクトまたは CompactClassificationDiscriminant モデル オブジェクトとして指定します。

分類する予測子データ。行列として指定します。行列の各行が観測値を表し、各列が予測子を表します。X の列数は、mdl の予測子の数と等しくなければなりません。

出力引数

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条件なし確率密度の対数。X と同じ行数の列ベクトルとして指定します。各エントリは X の対応する行の条件なし確率密度の対数です。

詳細

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条件なし確率密度

判別分析モデルの x 点の条件なし確率密度は、次のようになります。

P(x)=k=1KP(k)P(x|k),

ここで、P(k) はクラス k の事前確率、P(x|k) はクラス k を与えられた x の条件付き密度、K はクラスの総数です。1 行 d 列の平均 μk および 1 行 d 列の点 x における d 行 d 列の共分散 Σk をもつ、条件付き多変量正規密度関数は次のとおりです。

P(x|k)=1((2π)d|Σk|)1/2exp(12(xμk)Σk1(xμk)T),

ここで、|Σk| は Σk の行列式、Σk1 は逆行列です。

バージョン履歴

R2011b で導入