lhsdesign
라틴 초입방(Latin hypercube) 표본
설명
예제
라틴 초입방 표본 생성하기
10개의 행과 4개의 열로 구성된 라틴 초입방 표본을 생성합니다.
rng default % For reproducibility X = lhsdesign(10,4)
X = 10×4
0.1893 0.2569 0.0147 0.5583
0.8038 0.1089 0.9378 0.1950
0.5995 0.6818 0.3649 0.3097
0.3225 0.8736 0.4487 0.8055
0.9183 0.9854 0.1598 0.2509
0.0131 0.3864 0.5924 0.7511
0.7916 0.7131 0.2760 0.6662
0.6600 0.5420 0.6877 0.9100
0.2740 0.0450 0.7816 0.0631
0.4200 0.4855 0.8760 0.4889
X
의 각 열은 각 구간 [0,0.1]
, [0.1,0.2]
, [0.2,0.3]
, [0.3,0.4]
, [0.4,0.5]
, [0.5,0.6]
, [0.6,0.7]
, [0.7,0.8]
, [0.8,0.9]
, [0.9,1]
에 하나의 난수를 포함합니다.
디폴트가 아닌 옵션을 사용한 라틴 초입방 설계
lhsdesign
에서 다양한 이름-값 쌍 인수의 효과를 확인합니다. 10개의 행과 4개의 열에 대한 디폴트 설계로 시작합니다.
rng default % For reproducibility X = lhsdesign(10,4)
X = 10×4
0.1893 0.2569 0.0147 0.5583
0.8038 0.1089 0.9378 0.1950
0.5995 0.6818 0.3649 0.3097
0.3225 0.8736 0.4487 0.8055
0.9183 0.9854 0.1598 0.2509
0.0131 0.3864 0.5924 0.7511
0.7916 0.7131 0.2760 0.6662
0.6600 0.5420 0.6877 0.9100
0.2740 0.0450 0.7816 0.0631
0.4200 0.4855 0.8760 0.4889
이산 설계를 얻으려면 연속 설계와 달리 'Smooth'
이름-값 쌍 인수를 'off'
로 설정합니다.
rng default % For reproducibility X = lhsdesign(10,4,'Smooth','off')
X = 10×4
0.2500 0.3500 0.7500 0.8500
0.1500 0.8500 0.2500 0.3500
0.8500 0.7500 0.4500 0.7500
0.9500 0.1500 0.6500 0.1500
0.0500 0.0500 0.8500 0.9500
0.4500 0.5500 0.9500 0.4500
0.3500 0.9500 0.5500 0.0500
0.5500 0.4500 0.0500 0.2500
0.6500 0.6500 0.1500 0.6500
0.7500 0.2500 0.3500 0.5500
결과 설계는 이산적입니다.
반환된 설계의 열 간 상관의 제곱합을 계산합니다.
y = corr(X);
(sum(y(:).^2) - 4)/2 % Subtract 4 to remove the diagonal terms of corr(X)
ans = 0.4874
'Criterion'
이름-값 쌍 인수를 'correlation'
으로 변경하여 열 간 제곱 상관의 합이 최소화되는 효과를 관측합니다. 'correlation'
기준은 마치 'Smooth'
가 'off'
로 설정된 것처럼 항상 이산 설계를 제공합니다.
rng default % For reproducibility X = lhsdesign(10,4,'Criterion','correlation')
X = 10×4
0.6500 0.0500 0.4500 0.7500
0.2500 0.3500 0.0500 0.1500
0.1500 0.9500 0.8500 0.4500
0.8500 0.5500 0.9500 0.0500
0.5500 0.2500 0.5500 0.3500
0.3500 0.4500 0.7500 0.8500
0.4500 0.1500 0.6500 0.6500
0.0500 0.6500 0.2500 0.5500
0.9500 0.8500 0.3500 0.9500
0.7500 0.7500 0.1500 0.2500
y = corr(X); (sum(y(:).^2) - 4)/2
ans = 0.0102
상관을 최소화하면 제곱 상관의 합이 훨씬 낮은 설계가 생성됩니다.
더 적은 반복 횟수를 지정하여 기준을 개선합니다.
rng default % For reproducibility X = lhsdesign(10,4,'Criterion','correlation','Iterations',2)
X = 10×4
0.6500 0.0500 0.4500 0.7500
0.3500 0.3500 0.0500 0.1500
0.1500 0.9500 0.8500 0.4500
0.9500 0.5500 0.9500 0.0500
0.5500 0.2500 0.5500 0.3500
0.2500 0.4500 0.7500 0.8500
0.4500 0.1500 0.6500 0.6500
0.0500 0.6500 0.2500 0.5500
0.8500 0.8500 0.3500 0.9500
0.7500 0.7500 0.1500 0.2500
y = corr(X); (sum(y(:).^2) - 4)/2
ans = 0.0328
반복 횟수를 줄이면 설계가 더 나빠집니다(제곱 상관의 합이 더 높아짐).
입력 인수
n
— 반환된 표본 개수
양의 정수
반환된 표본 개수로, 양의 정수로 지정됩니다.
예: 24
데이터형: single
| double
p
— 반환된 변수 개수
양의 정수
반환된 변수 개수로, 양의 정수로 지정됩니다.
예: 4
데이터형: single
| double
이름-값 인수
선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN
으로 지정합니다. 여기서 Name
은 인수 이름이고 Value
는 대응값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 인수 쌍의 순서는 상관없습니다.
R2021a 이전 릴리스에서는 쉼표를 사용하여 각 이름과 값을 구분하고 Name
을 따옴표로 묶으십시오.
예: X = lhsdesign(n,p,'Smooth','off')
는 이산 라틴 초입방 설계를 반환합니다.
Smooth
— 연속 표본 표시
'on'
(디폴트 값) | 'off'
연속 표본 표시로, 'Smooth'
와 함께 'on'
(연속 표본) 또는 'off'
(이산 표본)가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 이 옵션이 'off'
이면 X
의 각 열에서 반환되는 값은 값 0.5/n
, 1.5/n
, …, 1 – 0.5/n
의 난수 순열입니다.
예: 'Smooth','off'
데이터형: char
| string
Criterion
— 반복적인 표본 생성 기준
'maximin'
(디폴트 값) | 'none'
| 'correlation'
반복적인 표본 생성 기준으로, 'Criterion'
과 함께 'maximin'
, 'none'
또는 'correlation'
이 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 알고리즘은 기준을 개선하기 위해 최대 Iterations
회 시도합니다.
참고
'correlation'
기준은 마치 Smooth
가 'off'
로 설정된 것처럼 이산 표본을 제공합니다.
기준 | 설명 |
---|---|
| 점 사이의 최소 거리를 최대화합니다. |
| 열 간 제곱 상관의 합을 최소화합니다. |
| 반복 없음 |
예: 'Criterion','correlation'
데이터형: char
| string
Iterations
— 기준 개선을 위한 최대 반복 횟수
5
(디폴트 값) | 양의 정수
Criterion
개선을 위한 최대 반복 횟수로, 'Iterations'
와 함께 양의 정수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 알고리즘은 기준을 개선하기 위해 최대 Iterations
회 시도합니다.
예: 'Iterations',10
데이터형: single
| double
버전 내역
R2006a 이전에 개발됨
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