matlab的t-sne算法,完美实现t-sne算法,已经过检验可以使用,可放心下载运行。
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属性 大小 日期 时间 名称
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function hout = addedvarplot(xyvnuminstatsfdoconstvarargin)
%ADDEDVARPLOT Create added-variable plot for stepwise regression
% ADDEDVARPLOT(XYVNUMINMODEL) produces an added-variable plot for the
% response Y and the predictor in column VNUM of X. This plot illustrates
% the incremental effect of this predictor in a regression model in which
% the columns listed in INMODEL are used as predictors. X is an N-by-P
% matrix of predictor values. Y is vector of N response values. VNUM is a
% scalar index specifying the column of X to use in the plot. INMODEL is
% either a vector of column numbers or a logical vector of P elements
% specifying the columns of X to use in the base model. By default all
% elements of INMODEL are false (the model has no predictors). ADDEDVARPLOT
% automatically includes a constant term in the model.
%
% ADDEDVARPLOT(XYVNUMINMODELSTATS) uses the structure STATS containing
% fitted model results created by the STEPWISEFIT function. If STATS is
% omitted this function computes it.
%
% An added-variable plot contains data and fitted lines. Suppose X1 is
% column VNUM of X. The data curve plots Y versus X1 after removing the
% effects of the other predictors specified by INMODEL. The solid line is
% a least squares fit to the data curve and its slope is the coefficient
% that X1 would have if it were included in the model. The dotted lines
% are 95% confidence bounds for the fitted line and they can be used to
% judge the significance of X1.
%
% If VNUM also appears in INMODEL the plot that ADDEDVARPLOT produces is
% sometimes known as a partial regression leverage plot.
%
% Example: Perform a stepwise regression on the Hald data and create
% an added-variable plot for the predictor in column 2.
% load hald
% [bsepinstats] = stepwisefit(ingredientsheat);
% addedvarplot(ingredientsheat2instats)
% LinearModel.plotAdded may call this function with a vector of VNUM
% values. It will never call with an “out“ term. It supplies the value
% DOCONST=true because it supplies a constant term in X.
% Copyright 1993-2012 The MathWorks Inc.
if nargin > 7
[varargin{:}] = convertStringsToChars(varargin{:});
end
narginchk(3Inf);
P = size(x 2);
% Check for valid inputs
if ~isvector(y)
error(message(‘stats:addedvarplot:VectorRequired‘));
end
if (nargin < 4)
in = false(1P);
elseif islogical(in)
if length(in)~=P
error(message(‘stats:addedvarplot:InModelBadSize‘));
end
else
if any(~ismember(in1:P))
error(message(‘stats:addedvarplot:InModelBadValue‘));
end
in = ismember((1:P)in);
end
if isempty(vnum) || ~isvector(vnum)
error(message(‘stats:addedvarplot:EmptyVarSelection‘));
elseif ~(all(in(vnum)) || ~any(in(vnum)))
error(message(‘stats:addedvarplot:BadVarSelection‘));
end
if nargin<7
doconst = true;
end
% Perform fit if fit results are not done; otherwise retrieve
属性 大小 日期 时间 名称
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