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 为什么在matlab上显示此类型的变量不支持使用花括号进行索引,如何修改

时间: 2024-09-23 09:01:06 浏览: 38
RAR

bp_train.rar_train_神经网络 matlab

这两段代码看起来像是Matlab中对数组进行分块赋值的情况,`for`循环中使用了花括号`{}`来访问数组的一部分。然而,在MATLAB中,通常不会直接用花括号来索引变量,而是使用`:`操作符来表示所有元素,或者使用`subarray`函数来进行更精确的选择。 对于第一段代码: ```matlab for i = 1:M P_train{i,1} = P_train(:, :, 1, i); % 这里可能不是正确的语法,因为P_train看起来像是三维数组 end ``` 应该改为: ```matlab for i = 1:M P_train(:,:,1,i) = P_train(:,:,1,i); % 如果你想选择第三维的第一个通道,不需要使用花括号 end 如果P_train是一个矩阵而不是三维数组,这行可能是错误的,因为它试图从每行的第i列选择元素。在这种情况下,需要明确指定列数: ```matlab P_train(:, i, :) = P_train(:, i, :); % 或者直接使用单个数字作为列索引,比如 P_train(:, 1, :) 或者 P_train(i, :, :) ``` 第二段代码类似地应修改为: ```matlab for i = 1:N P_test(:, 1, i) = P_test(:, 1, i); % 如果P_test也是三维数组 end ``` 如果`P_train`和`P_test`确实是二维数组,那么不需要for循环,可以直接选择特定行: ```matlab P_train(:, 1) = P_train(:, 1); % 对于P_train P_test(:, 1) = P_test(:, 1); % 对于P_test ``` 如果你想要获取每一行的第一列,上述代码已经是正确的。
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%% 计算指标 INdex=[]; n=[]; for i=1:k A=NWP_cluster{i}; index=[]; for j=1:size(A,1) for x=1:size(A,2) index(j,x)=sum((A(j,:)-A(x,:)).^2)^0.5; end end INdex(k)=sum(sum(index))/(size(A,1)*size(A,2)-1)/2; n(k)=size(A,1)*size(A,2); end compactness=sum(INdex)/sum(n); disp(['紧致度为:',num2str(compactness)]) %% 找出原始不聚类的训练测试集 Label_test_first=[]; first_label=[]; Label_1=[L{1}' L{2}' L{3}']; for i=1:k Label=find(label==i); A=Label_1(find(label==i)); first_label{i}=Label(1+ceil(length(A)*5/6):end); A(1:ceil(length(A)*5/6))=[]; Label_test_first=[Label_test_first A]; end X=1:size(data,1); X(Label_test_first)=[]; Train_NWP_power_zhijie =[data(X,:) power_date(X,:)]; Test_NWP_power_zhijie =[data(Label_test_first,:) power_date(Label_test_first,:)]; csvwrite('不聚类的训练集.csv',Train_NWP_power_zhijie); csvwrite('不聚类的测试集.csv',Test_NWP_power_zhijie); %% 找出一重聚类结果的训练测试集 first_L1=[]; first_L2=[]; first_L3=[]; for i=1:k B=first_label{i}; L1_label=B(find(B<=length(L{1}))); L2_label=B(find(B<=length([L{1}' L{2}']))); L3_label=B(~ismember(B,L2_label)); L2_label=L2_label(~ismember(L2_label,L1_label)); first_L1=[first_L1;L1_label]; first_L2=[first_L2;L2_label]; first_L3=[first_L3;L3_label]; end first_cluster_test_1=Label_1(first_L1); first_cluster_test_2=Label_1(first_L2); first_cluster_test_3=Label_1(first_L3); first_cluster_train_1=Label_cluster{1}(~ismember(Label_cluster{1},first_cluster_test_1)); first_cluster_train_2=Label_cluster{2}(~ismember(Label_cluster{2},first_cluster_test_2)); first_cluster_train_3=Label_cluster{3}(~ismember(Label_cluster{3},first_cluster_test_3)); %% 划分出训练测试集 NWP_power_test_1=[data(first_cluster_test_1,:) power_date(first_cluster_test_1,:)]; NWP_power_test_2=[data(first_cluster_test_2,:) power_date(first_cluster_test_2,:)]; NWP_power_test_3=[data(first_cluster_test_3,:) power_date(first_cluster_test_3,:)]; NWP_power_train_1=[data(first_cluster_train_1,:) power_date(first_cluster_train_1,:)]; NWP_power_train_2=[data(first_cluster_train_2,:) power_date(first_cluster_train_2,:)]; NWP_power_train_3=[data(first_cluster_train_3,:) power_date(first_cluster_train_3,:)]; NWP_power_test=[{NWP_power_test_1} {NWP_power_test_2} {NWP_power_test_3}]; NWP_power_train=[{NWP_power_train_1} {NWP_power_train_2} {NWP_power_train_3}]; for i=1:k str_test=['NWP_power_test_',num2str(i),'.csv']; csvwrite(str_test,NWP_power_test{i}); str_train=['NWP_power_train_',num2str(i),'.csv']; csvwrite(str_train,NWP_power_train{i}); end

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