26 Pds::Matrix X=
"1 1 3 4\n"
53 std::cout<<
"Used training samples:\n"<<Dat.
Xtr<<std::endl;
54 std::cout<<
" Used crosval samples:\n"<<Dat.
Xcv<<std::endl;
55 std::cout<<
" Used testing samples:\n"<<Dat.
Xtt<<std::endl;
63 Std.T().Print(
"Std:\n");
64 Mean.T().Print(
"Mean:\n");
67 std::cout<<
"Used training samples:\n"<<Dat.
Xtr<<std::endl;
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" Used crosval samples:\n"<<Dat.
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" Used testing samples:\n"<<Dat.
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La clase tipo Pds::DataSetBlock . Esta clase genera un bloque de datos para analizar curvas de aprend...
Pds::DataSetBlock SplitAndScaling(const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Y, double Training, double CrossVal, double Test, Pds::Vector &Std, Pds::Vector &Mean)
Divide un data set en 3 data set: {Training, CrossValidation, Test}, selecionados aleatoriamente sin ...
Pds::DataSetBlock Split(const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Y, double Training, double CrossVal, double Test)
Divide un data set en 3 data set: {Training, CrossValidation, Test}, selecionados aleatoriamente sin ...
double InterDistance(const Pds::Matrix &X)
Calcula la interdistancia entre las muestras de , donde cada muestra de tiene dimensión .
double Volume(const Pds::Matrix &X)
Calcula el volumen del dataset.
double VolumeInValidDims(const Pds::Matrix &X)
Calcula el volumen del dataset en dimenciones com min diferente de max.