均方误差 matlab 代码

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是评估预测值与真实值之间差异的一种常用方法。在MATLAB中，可以使用以下代码计算均方误差：

function mse = calcMSE(R, U, V)
    % R: 用户电影评分矩阵
    % U: 用户偏好矩阵
    % V: 特征电影矩阵
    % mse: 均方误差
    [m, n] = size(R);
    mse = 0;
    for i = 1:m
        for j = 1:n
            if R(i, j) > 0
                mse = mse + (R(i, j) - U(i, :) * V(:, j))^2;
            end
        end
    end
    mse = mse / nnz(R);
end

其中，`R`是用户电影评分矩阵，`U`是用户偏好矩阵，`V`是特征电影矩阵，`nnz`函数用于计算矩阵中非零元素的个数。该函数会遍历矩阵中所有非零元素，计算预测值与真实值之间的差异，并将差异的平方累加到`mse`变量中。最后，将`mse`除以非零元素的个数，得到均方误差。

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均方误差matlab代码

以下是均方误差的 MATLAB 代码：

function mse = calcMSE(actual, predicted)
diff = actual - predicted;
squared_diff = diff .^ 2;
mse = mean(squared_diff, 'all');
end

请注意，这只是一个简单的演示代码，实际的应用中可能需要进行更多的检查和处理。

均方误差matlab

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种常用的图像质量评价指标，用于衡量两幅图像之间的差异程度。在Matlab中，可以使用immse函数来计算均方误差。

以下是一个示例代码，演示如何使用Matlab计算两张图像的均方误差：

% 读取图像
A = imread('image1.png');
ref = imread('image2.png');

% 计算均方误差
err = immse(A, ref);

% 输出结果
fprintf('The mean-squared error is %0.4f\n', err);

请注意，上述代码中的'image1.png'和'image2.png'是需要替换为实际图像文件的路径和文件名。