int edges[maxsize][maxsize]={ {0,50,INF,200,INF,INF,INF,INF,INF,INF,INF,INF,INF,INF}, {50,0,50,INF,INF,200,350,350,INF,INF,INF,INF,INF,INF}, {INF,50,0,INF,INF,250,400,400,INF,INF,INF,INF,INF,INF}, {200,INF,INF,0,50,50,INF,INF,INF,INF,INF,INF,INF,INF}, {INF,INF,INF,50,0,50,60,80,INF,INF,INF,INF,INF,INF}, {INF,200,250,50,50,0,150,150,INF,INF,INF,INF,INF,INF}, {INF,350,400,INF,60,150,0,40,INF,INF,INF,INF,INF,INF}, {INF,350,400,INF,80,150,40,0,100,100,130,150,200,220}, {INF,INF,INF,INF,INF,INF,INF,100,0,50,70,90,140,160}, {INF,INF,INF,INF,INF,INF,INF,100,50,0,10,INF,INF,INF}, {INF,INF,INF,INF,INF,INF,INF,130,70,10,0,10,INF,INF}, {INF,INF,INF,INF,INF,INF,INF,150,90,INF,10,0,50,INF}, {INF,INF,INF,INF,INF,INF,INF,200,140,INF,INF,50,0,10}, {INF,INF,INF,INF,INF,INF,INF,220,160,INF,INF,INF,10,0}};
时间: 2023-08-19 22:03:53 浏览: 80
这段代码定义了一个二维数组 `edges`,大小为 `maxsize` × `maxsize`,并且初始化了数组中的元素。其中,`maxsize` 是一个预定义的常量。数组 `edges` 存储了一个无向图的边权值,它的每一行和每一列分别代表图中的一个节点,每个元素代表两个节点之间的边的权值。如果两个节点之间没有边相连,则对应的元素值为 `INF`,表示权值为无穷大。这段代码中,数组 `edges` 的初始化方式是使用了一个二维数组初始化器,其中用花括号括起来的一组数字序列表示了每一行的初始值。
相关问题
最后的结果全是inf
如果最后的结果全是 `inf`,那么可能是因为某些IMF函数的直方图和原始数据的直方图之间没有交集,导致在计算KL散度时出现了除以0的情况。这种情况下可以将KL散度的计算方式改为使用Jensen-Shannon散度,它是KL散度的平方根,可以避免除以0的情况。修改后的代码如下:
```matlab
% 假设原始数据为 signal,EMD分解后的IMF函数为 IMFs
% 首先计算原始数据的直方图
[N,edges] = histcounts(signal); % edges 为直方图的边界值
bar_centers = (edges(2:end) + edges(1:end-1)) / 2; % 计算每个直方柱的中心位置
P = N / sum(N); % 计算每个数值出现的概率
% 逐个计算每个IMF函数的直方图和JS散度
JSs = zeros(size(IMFs,1),1);
for i = 1:size(IMFs,1)
[N,edges] = histcounts(IMFs(i,:),edges);
Q = N / sum(N);
% 使用Jensen-Shannon散度计算两个概率分布之间的距离
M = (P + Q) / 2;
JSs(i) = sqrt(0.5 * sum(P .* log(P./M) + Q .* log(Q./M)));
end
```
这里的关键是使用了Jensen-Shannon散度计算两个概率分布之间的距离,而不是KL散度。这样就能避免除以0的情况,从而避免了结果为 `inf` 的问题。
# Get train/valid/test indices for all (non unique) edges train_idx = np.where(all_edges_split == 0)[0] valid_idx = np.where(all_edges_split == 1)[0] test_idx = np.where(all_edges_split == 2)[0]解释一下
这段代码是在获取数据集中所有边的训练、验证和测试索引。
`all_edges_split` 是一个一维数组,其中的每个元素代表该边的分割方式,0表示训练集,1表示验证集,2表示测试集。
`np.where()` 函数返回数组中满足条件的索引。在这里,`np.where(all_edges_split == 0)` 返回所有处于训练集的边的索引,`np.where(all_edges_split == 1)` 返回所有处于验证集的边的索引,`np.where(all_edges_split == 2)` 返回所有处于测试集的边的索引。
因此,`train_idx`、`valid_idx`和`test_idx`分别是训练集、验证集和测试集中所有边的索引。这些索引可以用来获取对应数据集中的边的特征和标签等信息。
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