function untitled() load('D:\mat格式的MNIST数据\test_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_images.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\test_images.mat') train_num = 6000; test_num = 200; %训练数据,图像转向量 data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num); % 处理训练数据,防止后验概率为0 [data_train,position] = fun(data_train,train_labels1(1:train_num)'); % 处理测试数据 for rows = 1:10 data_test(:,position{1,rows})=[]; end %模型部分 % 超参数全部取了默认值，比较重要的，如类别的先验概率，如果不进行修改，则计算输入数据中类别的频率 % 查看nb_model即可确认所使用的超参数 Mdl = fitcnb(data_train,train_labels1(1:train_num)); %训练模型 %测试结果 result = predict(Mdl,data_test); result = result.'; xlabel=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; resultbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; testbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; for i = 1:test_num temp1=result(i); temp1=temp1+1; resultbar(temp1)=resultbar(temp1)+1; temp2=test_labels1(i); temp2=temp2+1; testbar(temp2)=testbar(temp2)+1; end bar(xlabel, [resultbar' testbar']); % 整体正确率 acc = 0.; for i = 1:test_num if result(i)==test_labels1(i) acc = acc+1; end end title('精确度为：',(acc/test_num)*100) end function [output,position] = fun(data,label) position = cell(1,10); %创建cell存储每类中删除的列标 for i = 0:9 temp = []; pos = []; for rows = 1:size(data,1) if label(rows)==i temp = [temp;data(rows,:)]; end end for cols = 1:size(temp,2) var_data = var(temp(:,cols)); if var_data==0 pos = [pos,cols]; end end position{i+1} = pos; data(:,pos)=[]; end output = data; end function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data); data_ = zeros(num,row*col); for page = 1:num for rows = 1:row for cols = 1:col data_(page,((rows-1)*col+cols)) = im2double(data(rows,cols,page)); end end end end

这段代码是用来进行朴素贝叶斯分类器在MNIST数据集上的训练和测试的。其中，load函数用来读取MNIST数据集中的图像和标签数据。然后将训练数据和测试数据转换成向量的形式，并且处理训练数据，防止后验概率为0。接着，使用fitcnb函数训练模型，并且使用predict函数测试模型的效果。最后，计算整体的正确率，并且绘制分类结果的直方图。

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function untitled() load('D:\mat格式的MNIST数据\test_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_images.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\test_images.mat') train_num = 60000; test_num = 200; %训练数据,图像转向量 data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num); % 处理训练数据,防止后验概率为0 [data_train,position] = fun(data_train,train_labels1(1:train_num)'); % 处理测试数据 for rows = 1:10 data_test(:,position{1,rows})=[]; end %模型部分 % 超参数全部取了默认值，比较重要的，如类别的先验概率，如果不进行修改，则计算输入数据中类别的频率 % 查看nb_model即可确认所使用的超参数 Mdl = fitcnb(data_train,train_labels1(1:train_num)); %训练模型 %测试结果 result = predict(Mdl,data_test); result = result.'; xlabel=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; resultbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; testbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; for i = 1:test_num temp1=result(i); temp1=temp1+1; resultbar(temp1)=resultbar(temp1)+1; temp2=test_labels1(i); temp2=temp2+1; testbar(temp2)=testbar(temp2)+1; end bar(xlabel, [resultbar' testbar']); % 整体正确率 acc = 0.; for i = 1:test_num if result(i)==test_labels1(i) acc = acc+1; end end title('精确度为：',(acc/test_num)*100) end 这个代码中，以下两行有错误：data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num);为什么

这两行代码中使用的`mat2vector`函数是自定义函数，需要在代码中定义才能使用。如果没有定义这个函数，可以尝试使用下面这个函数来实现相同的功能：

function [output] = mat2vector(input, num)
% 将3维矩阵转换为2维矩阵
output = reshape(input, size(input,1)*size(input,2), num)';
end

这个函数将`train_images`和`test_images`转换为大小为`train_num`和`test_num`的2维矩阵。另外，如果训练数据和测试数据的大小不对，也会导致错误。需要确认`train_num`和`test_num`的取值是否正确。

D:\AUTODESK\untitled3\src\qextserialenumerator_win.cpp:160: error: undefined reference to `__imp_SetupDiGetDeviceRegistryPropertyW'

这是一个链接错误，看起来是在使用 QextSerialPort 库时出现了问题。错误消息指出在 qextserialenumerator_win.cpp 文件中的第160行中找不到 SetupDiGetDeviceRegistryPropertyW 函数的引用。

解决此问题的方法是确保您的项目已正确链接 Setupapi.lib 库。在 Qt Creator 中，您可以在项目的 .pro 文件中添加以下行：

LIBS += -lSetupapi

这将指示编译器将 Setupapi 库链接到项目中。如果您的项目使用 Visual Studio 进行构建，则需要在项目属性中添加 Setupapi.lib 到附加库中。

如果问题仍然存在，请确保您使用的是最新版本的 QextSerialPort 库，并检查您的项目是否正确设置和配置了该库。