w = max(l1, l2) h = min(l1, l2)
时间: 2023-12-17 19:04:19 浏览: 31
这两行代码用来计算三角形的外接矩形的宽和高。具体来说,w = max(l1, l2) 表示将 l1 和 l2 中的较大值赋值给 w,也就是说,w 表示三角形外接矩形的宽,它的值等于三角形中最长的一条边的长度。而 h = min(l1, l2) 则表示将 l1 和 l2 中的较小值赋值给 h,也就是说,h 表示三角形外接矩形的高,它的值等于三角形中最短的一条边的长度。这个操作可以用来计算三角形的外接矩形的面积、周长等等。
相关问题
详细解释这段代码L1 = L1 - min(L1) + 1; % min (L1) <- 1; L2 = L2 - min(L2) + 1; % min (L2) <- 1; %=========== make bipartition graph ============ nClass = max(max(L1), max(L2)); G = zeros(nClass); for i=1:nClass for j=1:nClass G(i,j) = length(find(L1 == i & L2 == j)); end end %=========== assign with hungarian method ====== [c,t] = hungarian(-G); newL2 = zeros(nClass,1); for i=1:nClass newL2(L2 == i) = c(i); end
这段代码的作用是将两个集合L1和L2转化为一个二分图,然后使用匈牙利算法(Hungarian algorithm)为每个元素分配一个类别,最终输出新的L2。
首先,代码中的 L1 和 L2 分别是两个集合,第一行代码将 L1 和 L2 中的最小值都变成了 1。这么做的目的是将 L1 和 L2 中的值都转换为非负整数,便于后续处理。
接着,代码使用了一个二重循环,将 L1 和 L2 转换成了一个二分图 G,其中 G(i,j) 表示 L1 中属于第 i 类、L2 中属于第 j 类的元素个数。也就是说,G 中的每个元素都表示 L1 和 L2 中对应类别之间的连边权重。
然后,使用匈牙利算法为 G 中的每个元素分配一个类别。这个算法的目的是在保证每个元素只被分到一个类别的前提下,使得分配的类别之间的连边权重之和最大。
最后,根据匈牙利算法的结果,将 L2 中的元素重新分配到新的类别中,输出新的 L2。
L1和L2正则化组合求解线性方程组 matlab举例
假设我们有一个线性方程组 Ax=b,我们可以通过 L1 和 L2 正则化组合的方法求解。
首先,我们可以将问题转化为一个最小化问题:
min ||Ax-b||^2 + λ1||x||1 + λ2||x||2^2
其中,λ1 和 λ2 是两个正则化参数,||x||1 和 ||x||2^2 分别表示 L1 和 L2 正则化项。这个问题可以通过坐标下降算法求解。
下面是 MATLAB 代码示例:
```
% 生成数据
n = 100; % 变量数
m = 50; % 方程数
A = rand(m,n); % 系数矩阵
b = rand(m,1); % 右侧向量
% 求解线性方程组
x0 = rand(n,1); % 初始解
lambda1 = 0.01; % L1 正则化参数
lambda2 = 0.1; % L2 正则化参数
max_iter = 1000; % 最大迭代次数
tol = 1e-6; % 收敛精度
x = l1l2_solve(A,b,x0,lambda1,lambda2,max_iter,tol);
% 输出结果
disp(x);
% 定义 L1 和 L2 正则化组合求解函数
function x = l1l2_solve(A,b,x0,lambda1,lambda2,max_iter,tol)
n = length(x0);
x = x0;
for iter=1:max_iter
for i=1:n
% 按照坐标轴顺序更新变量
x(i) = l1l2_shrinkage(A,b,x,lambda1,lambda2,i);
end
% 判断是否收敛
if norm(A*x-b) < tol
break;
end
end
end
% 定义 L1 和 L2 正则化项收缩函数
function y = l1l2_shrinkage(A,b,x,lambda1,lambda2,i)
% 计算梯度和 Hessian 矩阵
[G,H] = l1l2_grad_hess(A,b,x,i);
% 计算收缩系数
if lambda1 == 0
alpha = -1/H;
elseif lambda2 == 0
alpha = -G/(H+eps);
else
alpha = max((abs(G)-lambda1)/((1+2*lambda2)*H),0);
end
% 应用收缩操作
y = sign(G)*max(abs(G)-alpha*lambda1,0)/(H+alpha*lambda2);
end
% 定义 L1 和 L2 正则化项的梯度和 Hessian 矩阵计算函数
function [G,H] = l1l2_grad_hess(A,b,x,i)
G = 2*sum(A(:,i).*(A*x-b)); % 梯度
H = 2*sum(A(:,i).^2); % Hessian 矩阵
end
```
上述代码中,我们首先生成 100 个变量和 50 个方程的随机线性方程组,然后使用 L1 和 L2 正则化组合的坐标下降算法求解。
其中,l1l2_solve 函数用于求解线性方程组,l1l2_shrinkage 函数用于进行 L1 和 L2 正则化项的收紧操作,l1l2_grad_hess 函数用于计算梯度和 Hessian 矩阵。在收紧操作中,我们使用了 LARS 算法中的步长计算方法,详见《The Elements of Statistical Learning》一书。
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