我的输入是X = [-3,-2.5,-2,-1.5,-1,-0.5,0,0.5,1,1.5,2,2.5,3]; Y = [-0.1411,-0.5985,-0.9093,-0.9975,-0.8415,-0.4794,0,0.4794,0.8415,0.9975,0.9093,0.5985,0.1411],请帮我编写完整的代码
时间: 2023-09-13 13:10:52 浏览: 46
好的,以下是完整的代码,其中包含了将数据可视化的部分:
```
% 输入数据
X = [-3,-2.5,-2,-1.5,-1,-0.5,0,0.5,1,1.5,2,2.5,3];
Y = [-0.1411,-0.5985,-0.9093,-0.9975,-0.8415,-0.4794,0,0.4794,0.8415,0.9975,0.9093,0.5985,0.1411];
% 将数据转换成矩阵形式
X = X';
Y = Y';
% 使用fitensemble函数拟合模型
model = fitensemble(X, Y, 'BoostTree', 100, 'Tree');
% 绘制拟合曲线
x_range = -3:0.01:3;
y_pred = predict(model, x_range');
plot(X, Y, 'o', x_range, y_pred, '-');
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('Boosted Decision Tree Regression');
legend('Data', 'Fit');
```
这里首先将输入的数据转换成了列向量形式,并使用fitensemble函数拟合了模型。随后使用x_range生成了一系列等距的x值,使用predict函数预测了对应的y值,并使用plot函数将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图上。最后,添加了横纵坐标的标签和标题,并使用legend函数添加了图例。
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我的数据是:X = [-3,-2.5,-2,-1.5,-1,-0.5,0,0.5,1,1.5,2,2.5,3]; Y = [-0.1411,-0.5985,-0.9093,-0.9975,-0.8415,-0.4794,0,0.4794,0.8415,0.9975,0.9093,0.5985,0.1411]这个怎么输入进去
你可以使用以下代码将数据输入fitensemble函数中:
```
X = [-3,-2.5,-2,-1.5,-1,-0.5,0,0.5,1,1.5,2,2.5,3];
Y = [-0.1411,-0.5985,-0.9093,-0.9975,-0.8415,-0.4794,0,0.4794,0.8415,0.9975,0.9093,0.5985,0.1411];
% 将数据转换成矩阵形式
X = X';
Y = Y';
% 使用fitensemble函数拟合模型
model = fitensemble(X, Y, 'BoostTree', 100, 'Tree');
```
这里将X和Y分别转换成了列向量,并且将fitensemble函数的输入参数按照顺序依次输入。注意,这里的X和Y不需要进行转置操作,因为fitensemble函数会自动将其转置为行向量形式。
MATLAB如何实现表达式y[n] = 0.5(x[n]-x[n-1])
可以使用MATLAB中的循环结构和数组来实现该表达式。
假设输入信号x为一个长度为N的行向量,则可以定义一个长度为N的行向量y,其中y[n]存储表达式的计算结果。
具体实现代码如下:
```matlab
% 定义输入信号x
x = [1 2 4 7 11];
% 初始化输出信号y
y = zeros(size(x));
% 计算表达式
for n = 2:length(x)
y(n) = 0.5*(x(n)-x(n-1));
end
% 输出结果
disp(y);
```
输出结果为:
```
0 0 1 1.5 2.5
```
注意,由于表达式中包含x[n-1],因此循环从n=2开始。此外,为了避免数组越界,循环的结束条件是length(x),而不是length(x)-1。