%% res=result %% 划分训练集与测试集 % temp=randperm(1046582); P_train=res(1:30:32340,1:18)'; T_train=res(1:30:32340,19)'; M=size(P_train,2); P_test=res(32340:30:end,1:18)'; T_test=res(32340:30:end,19)'; N=size(P_test,2); %% 数据归一化 [P_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1); P_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input); t_train=categorical(T_train)'; t_test=categorical(T_test); %% 数据平铺 P_train=double(reshape(P_train,18,1,1,M)); P_test=double(reshape(P_test,18,1,1,N)); %% 数据格式转换 for i=1:M p_train{i,1}=P_train(:,:,1,i); end for i=1:N p_test{i,1}=P_test(:,:,1,i); end %% 创建网络 layers=[... sequenceInputLayer(18) %输入层 lstmLayer(6,'OutputMode','last') %LSTM层 reluLayer %Relu激活层 fullyConnectedLayer(3) %全连接层 softmaxLayer %分类层 classificationLayer]; %% 参数设置 options=trainingOptions('adam',...%Adam梯度下降算法 'MiniBatchSize',100,... %批大小 'MaxEpochs',1000,... %最大迭代轮数 'InitialLearnRate',1e-2,... 'LearnRateSchedule','piecewise',... 'LearnRateDropFactor',0.1,... 'LearnRateDropPeriod',700,... 'Shuffle','every-epoch',... 'ValidationPatience',Inf,... 'Plots','training-progress',... 'Verbose',false); %% 训练模型 net=trainNetwork(p_train,t_train,layers,options);报错：Invalid training data. The output size (3) of the last layer does not match the number of classes of the responses (2).

根据报错信息，模型输出层的维度为3，而数据标签的类别数只有2。这意味着您的模型不适合处理这个问题，需要进行一些调整。

您可以将模型的输出层从3更改为2，以适应数据标签的类别数。请将以下代码行：

fullyConnectedLayer(3)      %全连接层

更改为：

fullyConnectedLayer(2)      %全连接层

然后再次运行您的训练代码，应该就可以解决这个问题了。

相关问题

res = res(randperm(num_res), :);

### 回答1：
这行代码的作用是将 `res` 这个矩阵的行随机打乱，打乱的方式是用 `randperm(num_res)` 生成一个长度为 `num_res` 的随机排列，然后按照这个随机排列重新组织 `res` 的行。这样做的目的可能是为了打乱 `res` 矩阵的顺序，以便在后续的处理中能够更好地随机化数据或者避免由于数据的排序而引入的偏差。

### 回答2：
这段代码的含义是将一个名为"res"的矩阵按照随机排列的索引重新排序，并将重新排序后的矩阵赋值给"res"。

首先，代码中使用函数"randperm(num_res)"生成了一个从1到num_res的随机排列的整数数组。这个数组将作为索引用来对res矩阵的行进行重新排序。

然后，代码使用索引数组将res矩阵的行重新排列。":（冒号）"表示选择矩阵的所有列，而"randperm(num_res)"表示选择res矩阵的所有行，并按照randperm函数生成的随机排列的索引进行排序。

最后，重新排序后的矩阵被赋值给了新的变量名为"res"，以便在代码的后续部分继续使用。

这段代码的作用是随机打乱矩阵的行的顺序，常用于数据集的随机划分、样本重排等应用场景。

### 回答3：
res = res(randperm(num_res), :); 是一行MATLAB代码，该行代码将一个矩阵res按照随机排列的索引重新排序。

具体来说，res是一个矩阵名字，randperm是一个MATLAB的函数，用于生成指定范围内的随机排列序列。而num_res是一个变量，表示矩阵res中的行数。

这行代码的作用是将res矩阵中的行按照随机顺序重新排列，并将重新排列后的矩阵赋值给res。换句话说，它会将res矩阵的行随机打乱。

通过使用randperm函数生成一个从1到num_res的随机排列索引，对res矩阵进行取行操作，即可实现行的随机排序。最后，将这个随机排序的结果重新赋值给res矩阵。

例如，如果res是一个5行3列的矩阵，而num_res的值为5，那么执行这行代码后，res矩阵的行将按随机顺序重新排列。

这种随机排列的应用场景很多，比如在机器学习算法中，可以使用这行代码将数据集的样本随机打乱，以获得更好的模型训练效果。另外，也可以用于数据分析中的样本随机抽样等操作。

temp = randperm(103); P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';这段代码的作用是什么

这段代码的作用是从一个大小为103的集合中随机选取80个元素，然后根据选取的80个元素的索引，从矩阵 `res` 中选择对应的80行和前7列，组成一个大小为7x80的矩阵，并将其转置为80x7的矩阵 `P_train`。其中 `randperm` 函数返回一个从1到103的随机排列，用于选取要选择的80个元素的索引。这段代码可能用于数据集的划分，将数据集的80%作为训练集，20%作为测试集。