weight = distances(neighbor_index).^(-1/(m-1));

这行代码计算了权重值，根据先前选择的邻居索引 `neighbor_index` 和距离向量 `distances`。

对于每个邻居，它们的权重通过将其对应的距离值 `distances` 的 (-1/(m-1)) 次幂来计算得到。这里的 `m` 是一个参数。

具体而言，`distances(neighbor_index).^(-1/(m-1))` 这个表达式将 `distances` 向量中选取了与邻居对应的距离值，并将其每个值都取了 (-1/(m-1)) 次幂。

最终得到的权重向量被赋值给变量 `weight`。

相关问题

% originally, this weight calculation should be: % weight = distances(neighbor_index).^(-2/(m-1)); % but since we didn't take sqrt above and the inverse 2th power % the weights are: % weight = sqrt(distances(neighbor_index)).^(-2/(m-1)); % which is equaliavent to:

这段注释解释了权重计算的原始公式和调整后的公式。

原始的权重计算公式应为 `weight = distances(neighbor_index).^(-2/(m-1))`，其中 `m` 是一个参数。这个公式要求先对距离向量 `distances` 进行平方根操作，然后再取倒数的平方。

然而，在之前的代码中并没有进行平方根操作和取倒数的平方，所以需要对权重计算公式进行调整。

调整后的公式为 `weight = sqrt(distances(neighbor_index)).^(-2/(m-1))`，即先对距离向量 `distances` 进行平方根操作，再取倒数的平方。

这两个公式是等价的，只是由于之前的代码没有进行平方根操作，所以使用调整后的公式来保持一致性。

neighbor_index = indeces(1:k_values(k)); weight = ones(1,length(neighbor_index)); if fuzzy, % originally, this weight calculation should be: % weight = distances(neighbor_index).^(-2/(m-1)); % but since we didn't take sqrt above and the inverse 2th power % the weights are: % weight = sqrt(distances(neighbor_index)).^(-2/(m-1)); % which is equaliavent to: weight = distances(neighbor_index).^(-1/(m-1)); % set the Inf (infite) weights, if there are any, to 1. if max(isinf(weight)) % warning(['Some of the weights are Inf for sample: ' ... % num2str(i) '. These weights are set to 1.']); weight(isinf(weight))=1; end end

这段代码根据排序后的索引值 `indeces`，选择前 `k_values(k)` 个邻居的索引，并将其赋值给变量 `neighbor_index`。

接下来，代码创建了一个长度为 `length(neighbor_index)` 的全一向量，并将其赋值给变量 `weight`。

如果 `fuzzy` 变量为真（即非零），则进行模糊权重的计算。在这种情况下，权重的计算公式应为 `weight = distances(neighbor_index).^(-2/(m-1))`，其中 `m` 是一个参数。

然而，由于在之前的计算中没有进行平方根操作，以及倒数的平方操作，权重的计算公式需要做相应的调整。具体来说，权重计算公式变为 `weight = distances(neighbor_index).^(-1/(m-1))`。

此外，代码检查权重是否存在无穷大的情况。如果有，则将这些无穷大的权重设置为1。这一步是为了避免权重中出现无穷大导致后续计算出错。

需要注意的是，原始代码中有一段被注释掉的警告信息，提醒一些样本的权重被设置为1。你可以根据需要取消注释并查看警告信息。