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Soporte de generación de código, notas de uso y limitaciones

La generación de código C/C++ requiere MATLAB®Coder™. MATLABCoder genera código de C/C++ para las funciones que admiten la generación de código, dadas estas condiciones:Statistics and Machine Learning Toolbox™

  • No se puede llamar a ninguna función en el nivel superior al generar código mediante el uso de.codegen En su lugar, llame a la función dentro de una función y, a continuación, genere código desde la función de punto de entrada.entry-point La función de punto de entrada, también conocida como la función o, es una función que se define para la generación de código.top-levelprimary Todas las funciones dentro de la función de punto de entrada deben admitir la generación de código.

  • el MATLABCoder limitaciones también se aplican a la generación de código.Statistics and Machine Learning Toolbox En concreto, la generación de código no admite matrices y tablas categóricas. Para obtener más información, consulte.MATLAB Language Features Supported for C/C++ Code Generation (MATLAB Coder)

  • La generación de código en no admite matrices dispersas.Statistics and Machine Learning Toolbox

Para obtener información sobre la generación de código, consulte.Introducción a la generación de código

En esta tabla se enumeran las funciones que admiten la generación de código.Statistics and Machine Learning Toolbox

Un asterisco (*) indica que la página de referencia tiene notas de uso y limitaciones para la generación de código de C/C++.

Estadísticas descriptivas y visualización
*geomean
*grp2idx
*harmmean
*iqr
*kurtosis

*mad

*moment

*nancov

*nanmax

*nanmean

*nanmedian

*nanmin

*nanstd

*nansum

*nanvar

*prctile

*quantile

*skewness

*zscore

Distribuciones de probabilidad

betacdf

betafit

betainv

betalike

betapdf

*betarnd

betastat

binocdf

binoinv

binopdf

*binornd

binostat

*cdf

chi2cdf

chi2inv

chi2pdf

*chi2rnd

chi2stat

*ecdf

evcdf

evinv

evpdf

*evrnd

evstat

expcdf

expinv

exppdf

*exprnd

expstat

fcdf

finv

fpdf

*frnd

fstat

gamcdf

gaminv

gampdf

*gamrnd

gamstat

geocdf

geoinv

geopdf

*geornd

geostat

gevcdf

gevinv

gevpdf

*gevrnd

gevstat

gpcdf

gpinv

gppdf

*gprnd

gpstat

hygecdf

hygeinv

hygepdf

*hygernd

hygestat

*icdf

*ksdensity

logncdf

logninv

lognpdf

*lognrnd

lognstat

mnpdf

*mvksdensity

nbincdf

nbininv

nbinpdf

*nbinrnd

nbinstat

ncfcdf

ncfinv

ncfpdf

*ncfrnd

ncfstat

nctcdf

nctinv

nctpdf

*nctrnd

nctstat

ncx2cdf

*ncx2rnd

ncx2stat

normcdf

norminv

normpdf

*normrnd

normstat

*pdf

*pearsrnd

poisscdf

poissinv

poisspdf

*poissrnd

poisstat

randg

*Aleatorio

*randsample

raylcdf

raylinv

raylpdf

*raylrnd

raylstat

tcdf

tinv

tpdf

*trnd

tstat

unidcdf

unidinv

unidpdf

*unidrnd

unidstat

unifcdf

unifinv

unifpdf

*unifrnd

unifstat

wblcdf

wblinv

wblpdf

*wblrnd

wblstat

Cluster Analysis

*kmeans

* yknnsearch knnsearch* de yExhaustiveSearcherKDTreeSearcher

*pdist

pdist2*

* yrangesearch rangesearch* de yExhaustiveSearcherKDTreeSearcher

*squareform

*ExhaustiveSearcher

*KDTreeSearcher

Regresión
*glmval
loadCompactModel
predict* de yGeneralizedLinearModelCompactGeneralizedLinearModel
predict* de yLinearModelCompactLinearModel
predict* de, yRegressionEnsembleRegressionBaggedEnsembleCompactRegressionEnsemble
predict* de yRegressionGPCompactRegressionGP
predict* deRegressionLinear
predict* de yRegressionSVMCompactRegressionSVM
predict* de yRegressionTreeCompactRegressionTree
random* de yGeneralizedLinearModelCompactGeneralizedLinearModel
random* de yLinearModelCompactLinearModel
* deupdateCompactRegressionSVM
yGeneralizedLinearModelCompactGeneralizedLinearModel
yLinearModelCompactLinearModel
*, *, y *RegressionEnsembleRegressionBaggedEnsembleCompactRegressionEnsemble
yRegressionGPCompactRegressionGP
*RegressionLinear
yRegressionSVMCompactRegressionSVM
yRegressionTreeCompactRegressionTree
Clasificación
loadCompactModel
predict* de yClassificationECOCCompactClassificationECOC
predict* de, yClassificationEnsembleClassificationBaggedEnsembleCompactClassificationEnsemble
predict* de yClassificationDiscriminantCompactClassificationDiscriminant
predict* deClassificationKNN
predict* deClassificationLinear
predict* de yClassificationNaiveBayesCompactClassificationNaiveBayes
predict* de yClassificationSVMCompactClassificationSVM
predict* de yClassificationTreeCompactClassificationTree
* deupdateCompactClassificationSVM
yClassificationECOCCompactClassificationECOC
*, *, y *ClassificationEnsembleClassificationBaggedEnsembleCompactClassificationEnsemble
yClassificationDiscriminantCompactClassificationDiscriminant
*ClassificationKNN
*ClassificationLinear
yClassificationNaiveBayesCompactClassificationNaiveBayes
yClassificationSVMCompactClassificationSVM
yClassificationTreeCompactClassificationTree
Reducción de dimensionalidad

*pca

Industrial Statistics
*coxphfit

Consulte también

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