[labelo1,membership1, ~] = wfknn(Train1, label1, tmppar, labelo1, 1, 0, true); [labelo2,membership2, ~] = wfknn(Train2, label2, tmppar, labelo2, 1, 0, true); ids1=find(labelo1==1); ids2=find(labelo2==1); id=find(ismember(ids1,ids2)==1); ids=ids1(id); if ~isempty(ids) Offspring=[Offspring;tmppar(ids,:)]; mem1=[mem1;membership1(ids,:)]; mem2=[mem2;membership2(ids,:)]; else count=count+1; if count==3 Offspring=[Offspring;tmppar]; mem1=[mem1;membership1]; mem2=[mem2;membership2]; count=0; end是什么意思
时间: 2024-04-03 19:35:25 浏览: 22
这段代码的作用是将 `tmppar` 数据进行分类,并将分类结果保存到 `labelo1` 和 `labelo2` 中,同时保存每个数据点的隶属度到 `membership1` 和 `membership2` 中。接下来,通过 `find` 函数找到 `labelo1` 和 `labelo2` 中值为 1 的元素的下标,将这些下标保存到 `ids1` 和 `ids2` 中。然后,通过 `ismember` 函数找到 `ids1` 和 `ids2` 中相同的元素下标,将这些下标保存到 `id` 中。最后,如果 `ids` 不为空,则将 `tmppar` 中对应下标的数据点加入 `Offspring` 中,并将对应的隶属度加入 `mem1` 和 `mem2` 中。如果 `ids` 为空,则将 `tmppar` 中所有数据点加入 `Offspring` 中,并将对应的隶属度加入 `mem1` 和 `mem2` 中,同时将 `count` 加 1。当 `count` 累计到 3 时,则将 `tmppar` 中所有数据点加入 `Offspring` 中,并将对应的隶属度加入 `mem1` 和 `mem2` 中,同时将 `count` 重置为 0。
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[labelo1,membership1, ~] = wfknn(Train1, label1, tmppar, labelo1, 1, 0, true); [labelo2,membership2, ~] = wfknn(Train2, label2, tmppar, labelo2, 1, 0, true); ids1=find(labelo1==1); ids2=find(labelo2==1); id=find(ismember(ids1,ids2)==1); ids=ids1(id); if ~isempty(ids) Offspring=[Offspring;tmppar(ids,:)]; mem1=[mem1;membership1(ids,:)]; mem2=[mem2;membership2(ids,:)]; else count=count+1; if count==3 Offspring=[Offspring;tmppar]; mem1=[mem1;membership1]; mem2=[mem2;membership2]; count=0; end
这段代码看起来像是一个基于加权 K 最近邻分类器(weighted K-nearest neighbor classifier)的多目标优化算法中的后代选择过程。具体来说,它使用 `wfknn` 函数对某个后代个体 `tmppar` 进行分类,得到两个标签向量 `labelo1` 和 `labelo2`,其中 `labelo1` 和 `labelo2` 分别表示 `tmppar` 在两个不同的训练集 `Train1` 和 `Train2` 上的分类结果。接着,通过比较 `labelo1` 和 `labelo2` 中标签为 1 的样本的重叠,找到两个标签向量中都为 1 的样本的索引 `ids`。如果 `ids` 不为空,则将 `tmppar` 中这些样本及其对应的权重向量 `membership1` 和 `membership2` 加入到后代种群 `Offspring` 中。如果 `ids` 为空,则将 `tmppar` 整个加入到后代种群 `Offspring` 中,并将计数器 `count` 加 1。当 `count` 达到 3 时,再将 `tmppar` 整个加入到后代种群 `Offspring` 中。这个过程可能会重复执行多次,直到 `Offspring` 种群的大小达到预设值为止。
[labelo,membership, numhits] = fknn(par, label, tmppar, labelo, 1, 0, true);
这是一个基于模糊K最近邻(fuzzy K-nearest neighbor, FKNN)算法的分类操作,用于对生成的子代个体进行分类,并更新标签信息。其中par和tmppar表示父代和子代个体集合,label和labelo表示父代和子代的标签信息,1和0表示类别的权重系数,true表示是否使用加权策略。具体来说,fknn函数通过计算每个子代个体与父代个体的距离,找到其中K个最近的父代个体,并根据这K个父代个体的标签信息,通过模糊逻辑计算出子代个体的类别。最后,fknn函数将计算出的子代类别更新到labelo中,并返回更新后的标签信息labelo、类别归属信息membership和命中次数numhits。