Methods
calculateCovariance(data)
Este método calcula la matriz de covarianza de un conjunto de datos.
Parameters:
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
data |
Array | Arreglo del conjunto de datos X. |
Returns:
Matriz de covarianza.
computeLdaParams(class1, class2, class1id, class2id)
Este método calcula los parémetros theta y b que definen la línea discriminante para separar dos
clases específicas. La media y la covarianza de cada clase se utilizan para calcular theta, que es el vector
de pesos, y b, que es el sesgo.
Parameters:
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
class1 |
Number | Valor del par 1. |
class2 |
Number | Valor del par 2. |
class1id |
Number | Índice del par 1. |
class2id |
Number | Índice del par 2. |
Returns:
Valores de las propiedades theta, b, class1id y class2id.
getClassifierName() → {String}
Returns:
El nombre del clasificador para identificarlo.
- Type
- String
predict(X)
El método predict se utiliza para predecir la clase de nuevos datos. En el caso de dos clases,
se usa una única línea discriminante, mientras que para múltiples clases se utilizan todas las líneas
discriminantes calculadas.
Parameters:
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
X |
Array | representa las características de las instancias. |
Returns:
Predicción realizada de las instancias.
predictInstance(instance)
El método predictInstance realiza las operaciones necesarias para generar la predicción de cada instancia.
Parameters:
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
instance |
Array | Instancia que estará siendo evaluada. |
Returns:
Instancia predicha.
project(point)
El método project proyecta un punto en el espacio de la línea discriminante definida por theta
y b. Actualmente, solo soporta la proyección para dos clases.
Parameters:
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
point |
Number | Punto a proyectar. |
Returns:
Propiedad proyección
projectPoint(point, theta, b)
Este método calcula la proyección de un punto dado un vector theta y un sesgo b.
Parameters:
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
point |
Number | Punto a proyectar. |
theta |
Array | Vector theta. |
b |
Number | Sesgo. |
Returns:
Arreglo de proyección.
train(X, y)
El método train entrena el modelo con datos de entrada X y sus respectivas etiquetas y.
Además, organiza los datos por clase y calcula los parámetros LDA para cada par de clases.
Parameters:
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
X |
Array | representa las características de las instancias. |
y |
Array | representa las etiquetas de clase correspondientes. |