20 std::cout<<
"A.Max() : "<<A.Max() <<std::endl;
21 std::cout<<
"A.Min() : "<<A.Min() <<std::endl;
22 std::cout<<
"A.Sum() : "<<A.Sum() <<std::endl;
23 std::cout<<
"A.Mean() : "<<A.Mean()<<std::endl;
24 std::cout<<
"A.MeanInCols() :\n"<<A.MeanInCols();
25 std::cout<<
"A.Std() : "<<A.Std() <<std::endl;
26 std::cout<<
"A.Corr(B): "<<A.Corr(B)<<std::endl;
35 C.XCorr(D).Print(
"C.XCorr(D):\n");
36 C.XCorr(D,
true).Print(
"C.XCorr(D,true):\n");
40 C.MinInCols(Lin).
Print(
"C.MinInCols(Lin):\n");
44 std::vector<Pds::Matrix> G(2);
45 G[0]=A.GetRows(0,2); G[0].Print(
"G[0]:\n");
46 G[1]=A.GetRows(3,L-1); G[1].Print(
"G[1]:\n");
47 double IG=A.InformationGain(G,0.5);
48 std::cout<<
"IG: "<<IG<<
"\n";
49 std::cout<<
"IG: "<< A.BinaryEntropy(0.5)
50 -(G[0].Nel()*1.0/A.Nel())*G[0].BinaryEntropy(0.5)
51 -(G[1].Nel()*1.0/A.Nel())*G[1].BinaryEntropy(0.5)<<
"\n";
La clase tipo Array . Esta clase genera una agrupación de 2 datos. Para usar incluir Pds/Array.
La clase tipo Pds::Matrix . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y Ncol columnas....
void Print(std::string str) const
Imprime en pantalla el contenido del array.
Pds::Matrix RandU(unsigned int N)
Crea una matriz con datos aleatórios uniformemente distribuidos entre 0.0 y 1.0.