随机子空间法(Random Subspace Method, RSM)是一种基于随机投影的特征选择方法,主要用于模式识别和机器学习领域。它通过在不同随机选取的子空间上构建多个基学习器(如决策树、支持向量机等),然后综合这些基学习器的预测结果,从而提升整体的预测性能。在处理高维数据时,RSM能够有效避免过拟合,并提高模型的泛化能力。 M...
b(10);%定义2阶响应面拟合多项式,输入变量数为3个 beta0_rsm=ones(1,10);%给定初值,可任意给定 mdl_rsm=fitnlm(X,y,modelfun_rsm,beta0_rsm);%非线性函数拟合 coeff_rsm=mdl_rsm.Coefficients{:,{'Estimate'}};%获取拟合系数 y_estimated=modelfun_rsm(coeff_rsm,X);%计算预测值 plot(y,y_estimated...
标签: RSM算法 MATLAB 高速下载 资源简介 文档里面包含了RSM算法的仿真代码,还有LPNM算法。包括概率密度函数的仿真 代码片段和文件信息 %acf_mue.mfunction r_mm=acf_mue(fctau)r_mm=0;for n=1:length(c) r_mm=r_mm+0.5*c(n)^2*cos(2*pi*f(n)*tau);end 属性 大小 日期 时间 名称--- --...
rstool - Multidimensional response surface visualization (RSM). stepwise - Interactive tool for stepwise regression. stepwisefit - Non-interactive stepwise regression. x2fx - Fa 38、ctor settings matrix (x) to design matrix (fx). Nonlinear Models. coxphfit - Cox proportional hazards regression. ...
29、e visualization (RSM). % stepwise - Interactive tool for stepwise regression. % stepwisefit - Non-interactive stepwise regression. % x2fx - Factor settings matrix (x) to design matrix (fx). % % Nonlinear Models. % nlinfit - Nonlinear least-squares data fitting. % nlintool - Interactive...
[2] Zhu, X.; Ni, C.; Chen, G.; Guo, J. Optimization of Tungsten Heavy Alloy Cutting Parameters Based on RSM and Reinforcement Dung Beetle Algorithm. Sensors 2023, 23, 5616.https://doi.org/10.3390/s23125616 [3] McKay M D, Beckman R J , Conover W J ,et al.Comparison the three...
rsz=n.*cos(zeta1)-cos(zeta2); %垂直分量反射部分分子 rsm=n.*cos(zeta1)+cos(zeta2); %垂直分量反射部分分母 rs=rsz./rsm; %垂直分量反射系数 Rp=rp.^2; %平行分量反射率 Rs=rs.^2; %垂直分量反射率 t=0.6:0.005:1.5;y=0;y1=-0.4:0.005:0;t1=1;plot(n,rp...
rsmdemo 响应拟合工具 robustdemo 稳健回归拟合工具 Ⅰ.2 优化工具箱函数 表Ⅰ-21 最小化函数表 函 数 描 述 fgoalattain 多目标达到问题 fminbnd 有边界的标量非线性最小化 fmincon 有约束的非线性最小化 fminimax 最大最小化 fminsearch, fminunc 无约束非线性最小化 ...
rsmdemo响应拟合工具 robustdemo稳健回归拟合工具 统计工具箱是matlab提供给人们的一个强有力的统计分析工具.包含200多个m文件(函数),主要支持以下各方面的内容. 〉〉概率分布:提供了20种概率分布,包含离散和连续分布,且每种分布,提供了5个有用的函数,即概率密度函数,累积分布函数,逆累积分布函数,随机产生器与方差计...
目前代理模型通常有多项式响应面(RSM)模型、Kriging模型、径向基函数(RBF)、神经网络(NN)、支持向量回归(SVR)、多变量插值和回归(MIR)、多项式混沌展开(PCE)等等。在这里简单介绍一下最小二乘支持向量回归(LSSVR)。 LSSVR是一种优秀的基于统计学习理论的建模方法,具有训练速度快、泛化性能好和拟合非线性函数能力强...