y_logical = class2logical(y); class_cnts = size(y_logical,2);
时间: 2024-02-19 07:00:52 浏览: 23
这段代码是将分类变量 y 转换为逻辑变量 y_logical,然后计算 y_logical 的列数 class_cnts,即分类变量 y 的类别数。具体来说,class2logical 函数将 y 中的每个类别转换为一个二进制向量,向量长度为类别数,向量中对应类别的位置为 1,其余位置为 0。例如,如果 y 有三个类别,分别为 A、B、C,那么 y_logical 中的一行可能长这样:[1 0 0] 表示该样本属于 A 类别。然后,size 函数返回 y_logical 的大小,即行数为样本数,列数为类别数,最后将其赋值给 class_cnts 变量。
相关问题
function [trainedModel, rslt, sp] = plsdaKFolds(x, y,... ncomp,preprocess_methods, opts0, folds, x_test, y_test) N = size(y, 1); if isempty(preprocess_methods) preprocess_methods = preprocess('default','autoscale'); end [x_pp, sp] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x); x_test_pp = preprocess('apply', sp, x_test); y_logical = class2logical(y); class_cnts = size(y_logical,2); % Perform cross-validation KFolds = folds; cvp = cvpartition(size(y, 1), 'KFold', KFolds); % Initialize the predictions to the proper sizes % validationPredictions = zeros(N,ncomp); cal_preds = nan(ncomp, N); cal_trues = nan(ncomp, N); cal_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); val_preds = nan(ncomp, N); val_trues = nan(ncomp, N); val_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); % format = 'Fold: %d comp: %d;\n'; for fold = 1:KFolds x_cal = x(cvp.training(fold), :, :); y_cal = y(cvp.training(fold), :); [x_cal_pp, sp_cal] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x_cal); x_val = x(cvp.test(fold), :); x_val_pp = preprocess('apply', sp_cal, x_val); y_val = y(cvp.test(fold), :); % Train a regression model % This code specifies all the model options and trains the model. for i = 1:ncomp % fprintf(format,fold,i); %disp(tab); fprintf('-') mdl_cal = plsda(x_cal_pp, y_cal, i, opts0); mdl = plsda(x_cal_pp,[], i,mdl_cal, opts0); y_cal_pred = mdl.classification.mostprobable; cal_preds(i, cvp.training(fold)) = y_cal_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); cal_probs(i, cvp.training(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; cal_trues(i, cvp.training(fold)) = y_cal; mdl = plsda(x_val_pp,[],i,mdl_cal, opts0); y_val_pred = mdl.classification.mostprobable; val_preds(i, cvp.test(fold)) = y_val_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); val_probs(i, cvp.test(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; val_trues(i, cvp.test(fold)) = y_val; end end
这段代码实现了 PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis)交叉验证。它将输入数据分为训练集和测试集,对每个折叠的数据分别进行 PLS-DA 模型拟合和预测,最终得到每个组合(折叠和主成分数)的预测结果和真实标签。
具体来说,该函数的输入包括:
- x: 输入数据,大小为 N×p,其中 N 是样本数,p 是特征数。
- y: 目标变量,大小为 N×1。
- ncomp: PLS-DA 的主成分数。
- preprocess_methods: 预处理方法。
- opts0: PLS-DA 的选项参数。
- folds: 折叠数,用于交叉验证。
- x_test, y_test: 测试集数据和标签。
该函数的输出包括:
- trainedModel: 训练好的 PLS-DA 模型。
- rslt: 结果,包括训练和测试的预测结果和真实标签。
- sp: 预处理参数。
该函数的主要步骤如下:
- 对输入数据进行预处理,包括校准和转换(calibrate)和应用(apply)。
- 将目标变量 y 转换为逻辑变量 y_logical,并计算类别数 class_cnts。
- 对数据进行 K 折交叉验证,每次迭代中使用一部分数据作为训练集,另一部分数据作为测试集。
- 在每个折叠的数据中,分别使用 PLS-DA 拟合模型,得到训练集和测试集的预测结果和真实标签。
- 将所有折叠的结果存储在 cal_preds、cal_probs、cal_trues、val_preds、val_probs 和 val_trues 中,并返回这些结果作为输出。
ram_block1a2 : stratixii_ram_block WITH ( CONNECTIVITY_CHECKING = "OFF", INIT_FILE = "Sigmoid_Curve.hex", INIT_FILE_LAYOUT = "port_a", LOGICAL_RAM_NAME = "ALTSYNCRAM", OPERATION_MODE = "rom", PORT_A_ADDRESS_WIDTH = 8, PORT_A_DATA_OUT_CLEAR = "none", PORT_A_DATA_OUT_CLOCK = "clock0", PORT_A_DATA_WIDTH = 1, PORT_A_DISABLE_CE_ON_INPUT_REGISTERS = "on", PORT_A_DISABLE_CE_ON_OUTPUT_REGISTERS = "on", PORT_A_FIRST_ADDRESS = 0, PORT_A_FIRST_BIT_NUMBER = 2, PORT_A_LAST_ADDRESS = 255, PORT_A_LOGICAL_RAM_DEPTH = 256, PORT_A_LOGICAL_RAM_WIDTH = 16, RAM_BLOCK_TYPE = "AUTO" );
这是一个 Quartus Prime 的 IP 地址映射文件中的一段代码,用于实例化一个 Stratix II FPGA 中的 RAM Block。
具体来说,"ram_block1a2" 是这个 RAM Block 的实例名称,"stratixii_ram_block" 是 Quartus Prime 中提供的 RAM Block 的模板名。代码中的 WITH 语句是用来设置 RAM Block 的各种参数的,具体参数如下:
- CONNECTIVITY_CHECKING = "OFF" 表示关闭连接性检查。
- INIT_FILE = "Sigmoid_Curve.hex" 表示初始化文件的名称为 "Sigmoid_Curve.hex",这个文件将在 IP 实例化时被加载到 RAM Block 中。
- INIT_FILE_LAYOUT = "port_a" 表示初始化文件的格式为 "port_a",即按照端口 A 的格式进行解析。
- LOGICAL_RAM_NAME = "ALTSYNCRAM" 表示使用 Altera 的同步 RAM 存储器 IP。
- OPERATION_MODE = "rom" 表示 RAM Block 将被配置为只读存储器 (ROM)。
- PORT_A_ADDRESS_WIDTH = 8 表示端口 A 的地址宽度为 8 位。
- PORT_A_DATA_OUT_CLEAR = "none" 表示端口 A 的数据输出清除端口未使用。
- PORT_A_DATA_OUT_CLOCK = "clock0" 表示端口 A 的数据输出时钟输入端口为 "clock0"。
- PORT_A_DATA_WIDTH = 1 表示端口 A 的数据宽度为 1 位。
- PORT_A_DISABLE_CE_ON_INPUT_REGISTERS = "on" 表示在读取时禁用输入寄存器的时钟使能信号。
- PORT_A_DISABLE_CE_ON_OUTPUT_REGISTERS = "on" 表示在写入时禁用输出寄存器的时钟使能信号。
- PORT_A_FIRST_ADDRESS = 0 表示端口 A 的起始地址为 0。
- PORT_A_FIRST_BIT_NUMBER = 2 表示端口 A 的第一个位的位置为 2。
- PORT_A_LAST_ADDRESS = 255 表示端口 A 的最后一个地址为 255。
- PORT_A_LOGICAL_RAM_DEPTH = 256 表示端口 A 的逻辑深度为 256。
- PORT_A_LOGICAL_RAM_WIDTH = 16 表示端口 A 的逻辑宽度为 16 位。
- RAM_BLOCK_TYPE = "AUTO" 表示 RAM Block 的类型将根据 Quartus Prime 的设置自动确定。
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