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原创 kfoldLoss函数

L=kfoldLoss(CVMdl):返回交叉验证的分类模型CVMdl获得的分类损失。对于每一个折叠，kfoldLoss使用受过训练的训练折叠观测的分类器计算验证这些观测的分类损失。CVMdl.X和CVMdl.Y包含两组观测。kfoldLoss--交叉验证分类模型的分类损失。

2023-10-26 14:02:51 368

idx=dbscan(D,epsilon,minpts,‘Distance’,'precomputed')返回观测之间预计计算的配对距离D的聚类索引向量。idx=dbscan(X,epsilon,minpts)使用dbscan函数划分数据集n*p矩阵X为集群，dbscan根据邻域搜索半径epsilon的阈值和识别核心点所需的最小邻居minpts数量聚类观测点。例如，可以指定‘Distance’,'minkowski','P',3来使用dbscan算法中指数为3的minkowski距离度量。

2023-10-26 11:45:50 179

原创 pdist2函数

D=pdist2(X,Y,Distance,DistParameter,'Largest',K):通过使用由Distance和DistParameter指定的矩阵来计算距离，并且返回K最大成对距离以降序的形式。D=pdist2(X,Y,Distance,'Smallest',K):通过使用由Distance指定的矩阵来计算距离，对每一个观测值Y返回在观测值X中K最小的成对距离以升序的形式。D=pdist2(X,Y,Distance):使用Distance指定的度量返回X和Y中每对观测之间的距离。

2023-10-25 20:35:12 906

原创 gscatter分组散点图函数

在左边的字图中，分组以Model_Year变量分类，在右边的图，分组以Cylinde变量，通过将相应的Axes对象传递给title函数，给每一个图添加标题。gscatter(x,y,g,clr,sym,siz,doleg,xnam,ynam)明确x轴和y轴的名字，如果未提供名字，输入的x和y是带有名字的变量，gscatter利用变量名作为坐标轴名字。gscatter(x,y,g)创建一个x和y的散点图，以g为分组。gscatter(x,y,g,clr,sym,siz)明确每个组标记的颜色，标记和大小。

2023-10-24 22:07:20 557