边缘
分类的优势
语法
E = edge(obj,X,Y)
E = edge(obj,X,Y，名称，值)
输入参数
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类的判别分析分类器 |
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矩阵，其中每行表示一个观测值，每列表示一个预测值。的列数 |
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类标签中存在的相同数据类型 |
名称-值对参数
的可选逗号分隔对名称,值参数。的名字参数名称和价值对应的值。的名字必须出现在引号内。您可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．
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观察权重，长度的数字向量 默认值: |
输出参数
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边，表示边距加权平均值的标量。 |
例子
计算Fisher虹膜数据的分类边和裕度，对其前两列数据进行训练，并查看最后10个条目:
load fishiris X = meas(:，1:2);obj = fitcdiscr(X,species);E = edge(obj,X,species) E = 0.4980 M = margin(obj,X,species);M(end-10:end) ans = 0.6551 0.4838 0.6551 -0.5127 0.5659 0.4611 0.4949 0.1024 0.2787 -0.1439 -0.4444
在所有数据上训练的分类器更好:
Obj = fitcdiscr(meas,species);E = edge(obj,meas,species) E = 0.9454 M = margin(obj,meas,species);M(end-10:end) ans = 0.9983 1.0000 0.9991 0.9978 1.0000 1.0000 0.9999 0.9882 0.9937 1.0000 0.9649
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