import scipy.io as scio scio.loadmat('1-0-20.mat')

这段代码是使用 scipy 库中的 io 模块中的 loadmat 函数来加载一个 Matlab 格式的数据文件（.mat 文件），并将其保存为 Python 中的数组或字典格式。

具体来说，loadmat 函数将 .mat 文件中的数据读入到一个 Python 字典中，其中每个变量名称都是该字典的一个键（key），而它们的值（value）则是一个 numpy 数组。在这个例子中，文件名为 "1-0-20.mat"，因此运行该代码将读取名为 "1-0-20.mat" 的 .mat 文件，然后将其保存为一个 Python 字典或数组。

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import random import numpy as np import scipy.io as scio from sklearn import preprocessing from keras.utils import np_utils def deal_data(data,length,label): data = np.reshape(data,(-1)) num = len(data)//length data = data[0:num*length] data = np.reshape(data,(num,length)) min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() data = min_max_scaler.fit_transform(np.transpose(data,[1,0])) data = np.transpose(data,[1,0]) label = np.ones((num,1))*label return np.column_stack((data,label)) 解释下每一段代码的含义

这是一个处理数据的函数，具体含义如下：

1. `import random`: 导入random模块，用于生成随机数。
2. `import numpy as np`: 导入numpy模块，并给它取一个别名np，用于进行数组操作。
3. `import scipy.io as scio`: 导入scipy模块中的io子模块，并给它取一个别名scio，用于读取.mat文件。
4. `from sklearn import preprocessing`: 从sklearn模块中导入preprocessing子模块，用于数据预处理。
5. `from keras.utils import np_utils`: 从keras.utils模块中导入np_utils子模块，用于独热编码。
6. `def deal_data(data,length,label):`：定义一个函数deal_data，该函数的参数为data、length和label。
7. `data = np.reshape(data,(-1))`: 将data数组按照一维数组进行重塑。
8. `num = len(data)//length`: 计算data数组中能够组成多少个长度为length的数组。
9. `data = data[0:num*length]`: 将data数组截取为长度为length的倍数。
10. `data = np.reshape(data,(num,length))`: 将data数组按照长度为length进行重塑。
11. `min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()`: 创建一个MinMaxScaler的实例。
12. `data = min_max_scaler.fit_transform(np.transpose(data,[1,0]))`: 将data数组进行归一化处理。
13. `data = np.transpose(data,[1,0])`: 将data数组进行转置操作。
14. `label = np.ones((num,1))*label`: 创建一个元素均为label的num行1列的数组。
15. `return np.column_stack((data,label))`: 将data和label按列方向进行合并，返回合并后的数组。

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'].reshape(-1) # print(data3) pca = PCA(n_components=2) # pca.fit(data2) data4 = pca.fit_transform(data2) # 随机打乱数据集 indices = np.arange(data4.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data4 = data4[indices] data3 = data3[indices] # 选择前200个数据作为训练集 data4 = data4[:200] data3 = data3[:200] # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data4, data3) plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3, s=30, cmap=plt.cm.Paired) axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none') plt.show()计算训练集和测试集的分类准确率

在这段代码中，没有给出测试集，只有训练集。因此无法计算测试集的分类准确率。如果有测试集数据，可以使用以下代码计算分类准确率：

# 假设测试集数据为 test_data 和 test_labels
test_data = ...  # 测试集数据
test_labels = ...  # 测试集标签

# 对测试集数据进行 PCA 变换
test_data_pca = pca.transform(test_data)

# 使用训练好的 SVM 模型对测试集数据进行分类
predicted_labels = clf.predict(test_data_pca)

# 计算分类准确率
accuracy = np.mean(predicted_labels == test_labels)
print('分类准确率:', accuracy)

其中，predicted_labels 是 SVM 模型对测试集数据进行分类预测得到的标签，test_labels 是测试集数据的真实标签。分类准确率可以通过计算预测标签和真实标签相同的数据点占总数据点的比例得到。