[Pn_train,inputps]=mapminmax(P_train); %把输入训练集里的数据按照比例划归到-1到1的区间之中 Pn_test=mapminmax('apply',P_test,inputps); %把测试集中的样本按照训练集进行归一化 [Tn_train,outputps]=mapminmax(T_train); %同上，对输出进行归一化处理 Tn_test=mapminmax('apply',T_test,outputps);

这段代码是在进行数据归一化处理。首先，使用 `mapminmax` 函数将训练集 `P_train` 中的数据进行归一化处理，将其划归到 -1 到 1 的区间中，并返回归一化后的训练集 `Pn_train` 和用于归一化的参数 `inputps`。然后，使用 `mapminmax` 函数将测试集 `P_test` 中的样本按照训练集的归一化参数 `inputps` 进行归一化处理，得到归一化后的测试集 `Pn_test`。接下来，对输出数据也进行类似的归一化处理，将训练集 `T_train` 归一化为 `Tn_train`，并返回用于归一化的参数 `outputps`。最后，将测试集 `T_test` 使用训练集的归一化参数 `outputps` 进行归一化处理，得到归一化后的测试集 `Tn_test`。这样做的目的是为了确保训练集和测试集在同样的数据范围内进行训练和测试，以提高模型的准确性和稳定性。

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%% 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 得到训练集和测试样本个数 M = size(P_train, 2); 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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

这段代码的作用是进行数据预处理，具体来说包括以下几个步骤：

1. 数据转置：将训练集和测试集中的样本数据进行转置，以便后续处理。

2. 得到训练集和测试样本个数：通过 size() 函数获取训练集和测试集中的样本数。

3. 数据归一化：将训练集和测试集中的样本数据进行归一化处理，以便提高模型的训练效果和泛化能力。具体来说，使用 mapminmax() 函数进行归一化，将数据范围缩放到 [0, 1] 区间内，同时记录下归一化所用的参数，以便后续将测试集数据也进行相同的归一化处理。

值得注意的是，在进行数据预处理时，应该保证训练集和测试集的预处理参数一致，以免对模型的性能造成影响。

clc clear all %load shuju.txt data = importdata('180shuju.txt'); % 训练集 p_train=data(1:end,1:4); t_train=data(1:end,5); % 测试集 p_test=data(13:end,1:4); t_test=data(13:end,5); %p_train =shuju; %load jieguo.txt %t_train =jieguo'; %load ceshuju.txt %p_test =ceshuju; %load cejieguo.txt %t_test =cejieguo'; %% 数据归一化 % 训练集 [pn_train,inputps] = mapminmax(p_train'); pn_train = pn_train'; pn_test = mapminmax('apply',p_test',inputps); pn_test = pn_test'; % 测试集 [tn_train,outputps] = mapminmax(t_train'); tn_train = tn_train'; tn_test = mapminmax('apply',t_test',outputps); tn_test = tn_test'; X=pn_train; Y=tn_train; % 遗传算法优化结构参数 lb = [0.01,0.01,1]; % 参数下界 ub = [100,10,4]; % 参数上界 nvars = 3; % 参数个数 fitnessfcn= @(x)svm_fitness(x,X, Y); % 目标函数 options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'StallGenLimit', 20); % 设置遗传算法参数 [xl, fval] = ga(fitnessfcn, nvars, [], [], [], [],lb,ub, [], options); model = svmtrain(Y, X, ... sprintf('-s 0 -t %d -c %f -g %f', xl(3), xl(1), xl(2))); % 使用最优参数训练支持向 %% SVM仿真预测 [Predict_1,error_1,preb1] = svmpredict(tn_train,pn_train,model); [Predict_2,error_2,preb2] = svmpredict(tn_test,pn_test,model);

这段代码看起来没有明显的语法错误，但是不清楚 svm_fitness 函数的具体实现以及数据的特征。建议您先检查一下 svm_fitness 函数的实现是否正确，以及数据是否符合 SVM 的要求（例如是否线性可分、是否存在噪声等），再进行调试和优化。同时，您也可以尝试调整遗传算法的参数以获得更好的结果。