matlab mdce

MATLAB中的mdce函数是用于多变量离散分类模型的特征选择的函数。mdce函数通过计算每个特征的平均分类误差来评估其重要性，并返回按照重要性排序的特征列表。

使用mdce函数的基本语法如下：

[sortedF, sortedIndex] = mdce(X, Y)

其中，X是一个大小为m-by-n的矩阵，表示m个样本的n个特征；Y是一个大小为m的向量，表示m个样本的分类标签。sortedF是按重要性排序的特征列表，sortedIndex是特征在原始特征列表中的索引。

需要注意的是，mdce函数适用于离散分类问题，如果你的问题是回归问题或者连续变量的分类问题，可能需要使用其他函数或方法进行特征选择。

相关问题

ubuntu系统matlab闪退

在ubuntu系统中，如果遇到matlab闪退的问题，可以尝试以下解决方法：
1. 在终端中运行命令"matlab -nodesktop"，这将以命令提示模式启动matlab，虽然没有图形界面，但仍然可以使用命令进行绘图等操作。
2. 如果出现与"libstdc.so.6"相关的错误提示，在matlab安装目录下的sys/os/glnxa64文件夹中，将"libstdc.so.6"重命名为"libstdc.so.6.old"，这样matlab将使用系统自带的较新版本的"libstdc.so.6"。
3. 如果以上方法仍然无法解决问题，考虑到ubuntu系统主要用于运行已经编写好的代码，可以继续使用matlab，并通过键入"preferences"来进行配置，比如并行计算等功能。如果无法启动管理器和mdce，可以在终端中切换到/matlab/toolbox/distcomp/bin目录，先运行"mdce start"，然后再运行"startjobmanager"。

ubuntu18.04 matlab在集群中并行计算

在Ubuntu 18.04系统中，可以通过一些步骤在集群中并行计算MATLAB。

首先，确保集群中的每个节点都有安装MATLAB，并且已经配置好MATLAB的执行路径。

接下来，使用MATLAB的Parallel Computing Toolbox进行集群配置。打开MATLAB并在命令窗口中输入"distcomp.feature(‘LocalUseMpiexec’, false)"来禁用集群的默认本地执行器。然后，在MATLAB命令窗口中执行"mdce"命令来打开MATLAB分布式计算引擎。

在打开的MATLAB分布式计算引擎界面中，选择"集群"选项卡，然后选择"添加集群配置文件"。在弹出的对话框中，输入集群节点的主机名或IP地址，以及MATLAB的执行路径。点击"添加"按钮，将集群配置文件保存到本地。

在MATLAB命令窗口中，执行"mem"命令来查看可用的计算节点和节点内存的情况。

接下来，使用MATLAB的并行计算函数和命令来实现并行计算。在脚本或函数中使用"parfor"循环来实现并行计算任务的拆分和分配给集群中的多个节点。使用"parpool"命令创建并行计算的进程池，并设置池中的工作进程数。

最后，通过执行MATLAB脚本或函数实现并行计算任务，使用"mpirun"命令指定集群配置文件，并设置需要运行的MATLAB脚本或函数。该命令将在集群中的各个节点上启动MATLAB进程并进行并行计算。

总之，通过在Ubuntu 18.04系统中配置集群环境、使用MATLAB的Parallel Computing Toolbox以及合理使用并行计算函数和命令，可以在集群中实现MATLAB的并行计算。