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Statistics Toolbox

Multivariate Statistik stellt Algorithmen und Funktionen zur Analyse von mehrfachen Variablen zur Verfügung. Üblicherweise beinhalten Anwendungen Verringerung der Dimensionalität durch Eigenschaftstransformation und Eigenschaftsauswahl sowie Untersuchung der Beziehungen zwischen Variablen mithilfe von Visualisierungstechniken wie Scatter-Plot-Matrizen und klassischer mehrdimensionaler Skalierung.
Angleichung einer orthogonalen Regression mit der Hauptkomponentenanalyse (Beispiel)
Implementierung der Deming-Regression (Total Least Squares).
Die Eigenschaftstransformation (manchmal auch als Merkmalsextraktion bezeichnet) ist eine Technik zur Verringerung der Dimensionalität, mit der bestehende Merkmale in neue Merkmale (Prädiktorvariablen) umgewandelt werden, wobei weniger aussagekräftige Merkmale weggelassen werden können. Die Toolbox bietet die folgenden Ansätze zur Eigenschaftstransformation:
Partial Least Squares Regression und Principal Components Regression (Beispiel)
Modell einer Antwortvariablen in Gegenwart von hoch korrelierten Prädiktoren.
Merkmalsauswahl ist eine Technik zur Verringerung der Dimensionalität, bei der nur die Teilmenge der gemessenen Merkmale (Prädiktorvariablen) ausgewählt wird, die bei Modellierung der Daten die beste Vorhersage bietet. Sie ist nützlich, wenn Sie mit hochdimensionalen Daten arbeiten oder das Erfassen von Daten für alle Merkmale zu kostenintensiv ist.
Methoden der Merkmalsauswahl:
Die Merkmalsauswahl kann wie folgt verwendet werden:
Auswahl von Merkmalen zur Klassifizierung von hochdimensionalen Daten (Beispiel)
Auswahl von wichtigen Merkmalen zur Krebserkennung.
Statistics Toolbox bietet Graphen und Tabellen, mit denen Sie multivariate Daten visuell untersuchen können, darunter sind: