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mdsprox

クラス: CompactTreeBagger

近接行列の多次元尺度構成法

構文

[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X)
[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...)

説明

[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X) は、従来型の多次元尺度構成法を行列 X のデータを計算する近接行列に適用し、スケーリングされた座標 SC とスケーリング変換の固有値 EIGEN を返します。メソッドは、多次元尺度構成法を 1-prox として定義された距離の行列に適用します。ここで、prox は、proximity メソッドによって返された近接行列です。

'Data' パラメーターを使用して、近接行列を直接指定できます。

[SC,EIGEN] = mdsprox(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...) は、以下のオプション パラメーターの名前と値のペアを指定します。

'Data'メソッドによる X 入力引数の取り扱い方法を示すフラグ。'predictors' に設定されている場合 (既定値)、mdsprox は、X が予測子の行列で、近接行列の計算に使用されると仮定します。'proximity' に設定されている場合、メソッドは proximity メソッドで返された近接行列として X を処理します。
'Colors'この引数を与えると、mdsprox は、異なるクラスの指定された色を使用して、スケーリングされた 2 つの座標の重ね書きされた散布図を作成します。各色に 1 文字が対応する文字ベクトルまたは string スカラーとして色を指定しなければなりません。指定した値の文字数よりデータのクラス数が多い場合、mdsprox は最初の C 個のクラスのみをプロットします。C は指定した値の文字数です。回帰または真のクラス ラベルのベクトルを提供しない場合、メソッドは X のすべての観測の最初の色を使用します。
'Labels'アンサンブル分類の真のクラス ラベルのベクトル。真のクラス ラベルは、数値ベクトル、文字行列、string 配列、または文字ベクトルの cell 配列が可能です。指定された場合、このベクトルは、X の観測 (行) と同じ数の要素をもたなければなりません。'Colors' 引数も提供しない限り、この引数は何の影響もありません。
'MDSCoordinates'プロットにスケーリングされた 2 つの座標のインデックス。既定の設定では、mdsprox は、2 つの最大固有値に対応する 1 番目と 2 番目のスケーリングされた座標の散布図を作成します。スケーリングされたデータの次元を超えない他の 2 つまたは 3 つのインデックスを指定できます。'Colors' 引数も提供しない限り、この引数は何の影響もありません。