ClassificationDiscriminant

Modele de classification par analyse discriminante.

📝Syntaxe

mdl = fitcdiscr(X, Y)
label = predict(mdl, Xnew)
[label, score, cost] = predict(mdl, Xnew)

📥Arguments d'entrée

Paramètre	Description
X	matrice numerique : les lignes sont les observations et les colonnes sont les predicteurs.
Y	vecteur : etiquettes de classes, une etiquette pour chaque ligne de X.
Name, Value	arguments nom-valeur optionnels acceptes par la fonction d'ajustement correspondante.

📤Arguments de sortie

Paramètre	Description
mdl	objet modele de classification renvoye par la fonction d'ajustement.
label	etiquettes de classes predites pour de nouvelles observations.
score	scores de classes ou valeurs apparentees aux probabilites a posteriori lorsque le modele les fournit.

📄Description

ClassificationDiscriminant stocke un classifieur par analyse discriminante entraine a partir de predicteurs et d'etiquettes de classes.

Creez cet objet avec fitcdiscr. Utilisez predict pour classer de nouvelles observations lorsque le modele prend en charge la prediction.

💡Exemples

Entrainer un classifieur discriminant et classer deux observations.

X = [0 0; 0 1; 1 0; 5 5; 5 6; 6 5];
Y = [1; 1; 1; 2; 2; 2];
mdl = fitcdiscr(X, Y);
label = predict(mdl, [0.2 0.1; 5.2 5.1])

🔗Voir aussi

Used Functions

fitcdiscr predict

🕔Historique des versions

Version	Description
2.0.0	version initiale