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example_linearmodel_outlier.cpp
1 
28 #include <iostream>
29 #include <Pds/Ra>
30 #include <Pds/Ml>
31 
32 int main(void)
33 {
34  Pds::IterationConf Conf;
35  Pds::Vector W;
36  Pds::Vector Ypr;
37  Pds::Octave::XLabel="x1";
38  Pds::Octave::YLabel="x2";
39  Pds::Octave::Legend={"Data","Curve"};
40 
41  // Generating data
42  unsigned int L=2000;
43  Pds::Matrix X;
44  Pds::Vector Y;
46 
47  // Training Pds::LinearModel::FittingNormalMeanSquare()
49  W.T().Print("\nW:\n");
50 
51  // Testing
53  std::cout<<"Training :: R2 : "<<Y.R2(Ypr)<<std::endl;
54 
55  Pds::Octave::Plot::CurveXYXY(X,Y,X,Ypr,"testando.m","example_linearmodel_meansquare_outlier.png");
56 
57 
58  // Training Pds::LinearModel::FittingRobustBisquare()
60  W.T().Print("\nW:\n");
61 
62  // Testing
64  std::cout<<"Training :: R2 : "<<Y.R2(Ypr)<<std::endl;
65 
66  Pds::Octave::Plot::CurveXYXY(X,Y,X,Ypr,"testando.m","example_linearmodel_bisquare_outlier.png");
67 
68  return 0;
69 }
La clase tipo Pds::IterationConf . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
void LoadDataLineOutlierBall(unsigned int L, Pds::Matrix &X, Pds::Vector &Y, double outlier_percent=5)
Regresion de datos ajustados por una linea e outliers en una bola.
Pds::Vector Predict(const Pds::Vector &W, const Pds::Matrix &X)
Calculo del resultado del predictor.
Pds::Vector FittingRobustBisquare(Pds::IterationConf &Conf, const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Y, unsigned int N=1)
Calculo de pesos.
Pds::Vector FittingNormalMeanSquare(Pds::IterationConf &Conf, const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Y)
Calculo de pesos.

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