N_sample = 1000; N_test=200; XTrain = zeros(28,28,1,N_sample); YTrain=zeros(N_sample,1); fidimg1=fopen('train-images.idx3-ubyte','rb'); fidimg2=fopen('train-labels.idx1-ubyte','rb'); [img,count]=fread(fidimg1,16); [imgInd,count1]=fread(fidimg2,8); for k=1:N_sample [im,~]=fread(fidimg1,[28,28]); ind=fread(fidimg2,1); XTrain(:,:,1,k)=im'; YTrain(k)=ind; end fclose(fidimg1); fclose(fidimg2); YTrain=categorical(YTrain);

这段代码是用于加载MNIST数据集并准备训练数据的。

首先，定义了变量N_sample和N_test，分别表示训练样本数量和测试样本数量。

接下来，创建了一个大小为28x28x1xN_sample的零矩阵XTrain，用于存储训练样本图像数据。同时创建了一个大小为N_samplex1的零向量YTrain，用于存储训练样本的标签。

然后，使用fopen函数打开了MNIST数据集中的图像文件和标签文件。其中，'train-images.idx3-ubyte'是包含图像数据的文件，'train-labels.idx1-ubyte'是包含标签数据的文件。

接着，使用fread函数读取了文件中的一些信息，并将其存储在img和imgInd变量中。

接下来的for循环用于逐个读取N_sample个训练样本。在每次循环中，使用fread函数读取图像数据和标签，并将其分别存储在im和ind变量中。然后，将图像数据转置后存储在XTrain中的第三维中，将标签存储在YTrain中的第k个位置。

最后，使用fclose函数关闭了打开的文件。并且将YTrain转换为分类变量（categorical）。

这段代码的目的是将MNIST数据集中的训练样本加载到XTrain和YTrain变量中，方便后续的模型训练和评估。

相关问题

改成三分类代码n_trees = 100 max_depth = 10 forest = [] for i in range(n_trees): idx = np.random.choice(X_train.shape[0], size=X_train.shape[0], replace=True) X_sampled = X_train[idx, :] y_sampled = y_train[idx] X_fuzzy = [] for j in range(X_sampled.shape[1]): if np.median(X_sampled[:, j])> np.mean(X_sampled[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T tree = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=max_depth) tree.fit(X_fuzzy, y_sampled) forest.append(tree) inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) y_pred = np.zeros(y_train.shape) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] y_pred /= n_trees model.fit(X_train, y_pred, epochs=10, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

这段代码实现了一个使用模糊隶属度将原始特征转换为模糊特征的随机森林分类器，并将其与一个神经网络模型进行集成。与之前不同的是，这里使用的是三分类问题，即目标变量有三个可能的取值。

具体来说，代码首先定义了一个包含100个树且最大深度为10的随机森林分类器，然后对每个树进行如下操作：从训练集中随机选择一个样本集，然后使用模糊隶属度将特征转换为模糊特征，并用转换后的特征和目标变量训练一个决策树。所有树训练完毕后，使用模糊隶属度将训练集特征转换为模糊特征，并对每个树的预测结果取平均。这样得到的预测结果作为神经网络的输入，再用标准的二分类交叉熵损失和Adam优化器训练神经网络。

最终，代码输出了测试集上的均方根误差和准确率。注意，这里使用的是均方根误差而不是分类准确率，因为模型输出的是概率值而不是类别标签。

改成三分类预测代码n_trees = 100 max_depth = 10 forest = [] for i in range(n_trees): idx = np.random.choice(X_train.shape[0], size=X_train.shape[0], replace=True) X_sampled = X_train[idx, :] y_sampled = y_train[idx] X_fuzzy = [] for j in range(X_sampled.shape[1]): if np.median(X_sampled[:, j])> np.mean(X_sampled[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T tree = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=max_depth) tree.fit(X_fuzzy, y_sampled) forest.append(tree) inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) y_pred = np.zeros(y_train.shape) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] y_pred /= n_trees model.fit(X_train, y_pred, epochs=10, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

这段代码是将原来的二分类随机森林模型改为了三分类随机森林模型，并将模型集成与神经网络相结合来进行预测。

具体来说，这段代码首先定义了一些基本参数，包括树的数量、树的最大深度等。接着，它循环构建了n_trees个随机森林分类器，并在每个分类器中对训练数据进行随机采样和模糊化处理。在每个分类器中，它使用构建出来的模糊化数据拟合一个决策树，并将这些决策树存储在一个列表中。

接下来，它定义了一个简单的神经网络模型，包括三个Dense层，使用sigmoid函数作为输出层的激活函数。然后，它循环遍历森林中的每个树，使用每个树来预测训练数据的概率值，并除以树的数量来得到最终的概率预测结果。接着，它使用这些概率值来训练神经网络模型。最后，它使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算出均方根误差和准确率的值。

需要注意的是，这段代码中的模糊化处理使用的是模糊逻辑工具包fuzz中的trapmf函数，用于将每个特征的取值范围划分为四个模糊区间，并根据特征的中位数和均值来确定这些模糊区间的划分方式。此外，这段代码中使用的是均方根误差和准确率来评估模型的性能。