Analiza datelor¶
Dat un set de date, se poate folosi metoda fit pentru a estima o transformare de albire.
fit(Albire, X; …)¶
Estematizează o transformare de albire din datele date în X. Aici, X ar trebui să fie o matrice, ale cărei coloane dau eșantioanele.
Această funcție returnează o instanță a lui Whitening.
Argumente cheie:
| nume | descriere | default | |
|---|---|---|---|
| regcoef |
Coreficientul de regularizare. Covarianța va fi regularizată după cum urmează atunci când
|
zero(T) |
|
| mean |
Vectorialul mediu, care poate fi oricare dintre:
|
nothing |
Nota: Această funcție se bazează în mod intern pe cov_whiten pentru a obține transformarea W. Funcția cov_whiten în sine este, de asemenea, o funcție utilă.
cov_whitening(C)¶
Derivarea matricei coeficienților transformării de albire W dată fiind matricea de covarianță C. Aici, C poate fi fie o matrice pătrată, fie o instanță a Cholesky.
În mod intern, această funcție rezolvă transformarea de albire folosind factorizarea Cholesky. Raționamentul este următorul: fie 
și 
, atunci 
.
Nota: Matricea de întoarcere W este o matrice triunghiulară superioară.
cov_whitening(C, regcoef)
Derivată o transformare de albire bazată pe o covarianță regularizată, ca C + (eigmax(C) * regcoef) * eye(d).
În plus, pachetul oferă și cov_whiten!, în care matricea de intrare C va fi suprascrisă în timpul calculului. Acest lucru poate fi mai eficient atunci când C nu mai este utilizată.
invsqrtm(C)¶
Calculează inv(sqrtm(C)) prin descompunerea simetrică a valorilor proprii.
.