文件名称：matlabchol函数代码-qda:特征流的二次判别分析
文件大小：7KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-23 14:59:12
系统开源
matlab chol函数代码特征流的二次判别分析 二次判别分析 (QDA) 的传统实现在离线模式下工作 - 当我们想通过新功能扩展当前模型时，我们必须从头开始重新训练模型。 但是当我们这样做时，我们会丢弃很多可以重复使用的信息。 但是，当将新特征添加到模型中时，QDA 的这种实现会尽可能多地重用计算。 要求 Octave 4.4 或更高版本。 虽然代码在 MATLAB 中也可以运行，但qrinsert函数是用qr函数模拟的，速度较慢。 例子 % Generate dummy data nrow = 12 ; ncol = 4 ; rand( " seed " , 2001 ); % Octave dialect x = randn(nrow,ncol); y = 1.0 + (rand(nrow, 1 )>0.5); x(y== 1 ,:) = x(y== 1 ,:) + 2 ; % Train the model [scored,model] = qda_chol_incremental(x(:, 1 :ncol- 1 ),y) % Update the model with a
【文件预览】：
qda-master
----.gitignore(63B)
----LICENSE(1KB)
----qda_chol_incremental.m(5KB)
----examples()
--------qda_scalability_both.m(2KB)
--------qda_scalability_samples.m(2KB)
--------qda_scalability_features.m(1KB)
----README.md(948B)
----incremental_solve.m(602B)