错误使用 - 二进制数组操作的数组维度必须匹配。 出错 fcm1 (line 29) distance=IMM-c;
时间: 2023-06-13 22:02:43 浏览: 78
这个错误通常意味着您正在尝试对不同维度的数组执行二进制操作。在这种情况下,您可能需要检查您的代码,以确保您正在使用正确的数组尺寸和维度。
在您的代码中,看起来有一个名为`fcm1`的函数,在第29行尝试执行一个二进制操作,但是数组维度不匹配。具体来说,`IMM`和`c`数组的维度可能不同,导致无法执行操作。您可以尝试打印这两个数组的维度,以便更好地理解问题所在。然后,您可以尝试调整数组的维度或更改代码中的操作,以确保它们匹配。
相关问题
错误使用 fcm 输入参数太多。
FCM (FastICA algorithm for Convolutive Mixtures) 是一种用于盲源分离的算法,其输入参数应该是一组混合信号和一个估计的源信号数量。如果你遇到了“错误使用 FCM 输入参数太多”的问题,可能是因为你提供了不正确的输入参数。请确保你提供的参数数量正确,并且输入的数据格式符合算法的要求。如果你仍然无法解决这个问题,可以尝试查看算法的文档或者请教相关的专业人士。
FCM聚类性能评估-图像兰德指数-matlab代码
以下是使用matlab计算FCM聚类的图像兰德指数的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 对图像进行归一化
norm_img = double(gray_img) / 255;
% 将图像拉伸到一维数组
data = norm_img(:);
% 设置聚类数目
c = 2;
% 运行FCM聚类算法
[center, U] = fcm(data, c);
% 将每个点分配到最近的聚类中心
[maxU, index] = max(U);
% 重新将一维数组转换为图像矩阵
index_img = reshape(index, size(gray_img));
% 读取真实标签图像
true_label_img = imread('true_label.jpg');
true_label_img = double(true_label_img) / 255;
true_label = true_label_img(:);
% 计算兰德指数
rand_index = rand_index(index, true_label, 'adjusted');
fprintf('兰德指数: %f\n', rand_index);
% 绘制聚类结果图像和真实标签图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(index_img);
title('聚类结果');
subplot(1, 2, 2);
imshow(true_label_img);
title('真实标签');
```
在上述代码中,我们使用了matlab自带的`fcm`函数实现FCM聚类,并使用了`rand_index`函数计算兰德指数。需要注意的是,在计算兰德指数之前,我们需要将聚类结果和真实标签转换为一维数组。最后,我们使用`imshow`函数绘制聚类结果和真实标签的图像。