我已經實現了2個進化算法。併爲其進行100次試驗。進化算法比較中的T檢驗
我已經保存了每個試驗的最終最佳健身值。
如何使用T檢驗來比較每個算法與matlab的最終平均適應度?
我想看看算法性能與否有顯着區別嗎?
我已經實現了2個進化算法。併爲其進行100次試驗。進化算法比較中的T檢驗
我已經保存了每個試驗的最終最佳健身值。
如何使用T檢驗來比較每個算法與matlab的最終平均適應度?
我想看看算法性能與否有顯着區別嗎?
如果您對每種算法都有一組100個最佳適應值,則可以使用ttest2
函數。
例如:如果兩個算法具有用對< 0.05的顯着性水平顯著不同的性能級別
algo1 = your_results_for_algorithm1; %a 1x100 vector
algo2 = your_results_for_algorithm2; %a 1x100 vector
[h] = ttest2(algo1, algo2);
h
將爲真。
注意:ttest2
函數需要統計工具箱。
你可以向我解釋ttest2() – user1924748 2013-04-28 11:30:12
的零值我不明白這個函數的輸出 – user1924748 2013-04-28 11:31:06
我怎樣才能發送郵件給你? – user1924748 2013-04-28 11:32:29
我希望你的數據的正態分佈假設沒有錯......取決於你的算法 – BioSP 2013-04-28 13:00:06