1 矩阵维度必须一致。 出错 sad (line 35) e(:,1:(W-i))=abs(im2(:,1:(W-i))- im1(:,(i+1):W));
时间: 2023-08-29 18:06:13 浏览: 123
这个错误通常是因为在对矩阵进行操作时,有些矩阵的维度不相同,导致无法进行操作。在你的代码中,出现这个错误的原因可能是 `im1` 和 `im2` 的列数 `W` 不相同。请确保二者的列数相等,或者在进行操作时,对它们进行相应的调整,使得维度一致。例如,可以使用 `reshape` 函数或者其他的维度操作函数对矩阵进行调整。
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矩阵维度必须一致。 出错 sad (line 35) e(:,1:(W-i))=abs(im2(:,1:(W-i))- im1(:,(i+1):W));
这个错误通常是因为您在对两个矩阵进行运算时,两个矩阵的维度不一致导致的。请检查您的代码,确保 `im2` 和 `im1` 的维度在相减时是一致的。根据您提供的信息,您在第35行将 `im1` 的维度由 `(1:(W-i))` 改为了 `((i+1):W)`,请确保这个维度的改变是正确的,不会导致维度不一致的问题。您可以使用 `size` 函数来检查矩阵的维度是否一致。如果您还有问题,请提供完整的代码和数据,我会尽力帮您解决问题。
要求: (1) 编写python代码实现朴素贝叶斯分类算法,要求必须使用sklearn中的朴素贝
朴素贝叶斯分类算法是一种简单而有效的分类算法,它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设。在Python中使用sklearn库可以方便地实现朴素贝叶斯分类算法。
下面是一个使用sklearn库实现朴素贝叶斯分类算法的示例代码:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 准备训练数据和标签
corpus = ['I am happy', 'I am sad', 'You are happy', 'I am not happy']
labels = ['positive', 'negative', 'positive', 'negative']
# 将文本转换为特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建朴素贝叶斯分类器
classifier = MultinomialNB()
# 拟合模型
classifier.fit(X_train, y_train)
# 预测新样本
new_samples = ['I am happy', 'You are sad']
X_new = vectorizer.transform(new_samples)
predicted = classifier.predict(X_new)
# 输出预测结果
for sample, prediction in zip(new_samples, predicted):
print(f"{sample}: {prediction}")
```
在这个例子中,我们使用CountVectorizer将文本转换为特征向量,然后使用MultinomialNB创建朴素贝叶斯分类器。通过拟合模型后,我们可以使用模型对新样本进行预测并输出结果。
虽然这只是一个简单的示例,但它展示了如何使用sklearn库中的朴素贝叶斯分类器来构建一个文本分类器。