matlab categorical转double
时间: 2024-05-11 19:19:40 浏览: 7
在 MATLAB 中,可以使用 `double()` 函数将 `categorical` 类型的变量转换为 `double` 类型。例如,假设有一个 `categorical` 类型的变量 `cat_var`,可以使用以下代码将其转换为 `double` 类型:
```
double_var = double(cat_var);
```
需要注意的是,`double()` 函数只适用于 `categorical` 类型的变量,不能用于其他类型的变量。
相关问题
请给我一个MATLAB中categorical转double类型的方法
可以使用 `double` 函数将 `categorical` 数组转换为 `double` 数组,如下所示:
```matlab
c = categorical({'a', 'b', 'c', 'a', 'b'});
d = double(c);
```
这里,将一个由 `{'a', 'b', 'c', 'a', 'b'}` 构成的 `categorical` 数组 `c` 转换为 `double` 数组 `d`。这里的 `double` 函数将 `categorical` 数组中的每个不同的类别编码为一个整数。
matlab手写识别
根据提供的引用内容,Matlab实现手写数字识别的步骤如下:
1. 数据处理:由于MNIST数据集为纯手写数字图像,因此无需进行其他图像处理。
2. 数据集划分:将MNIST数据集划分为训练集和测试集。
3. AlexNet网络训练:使用深度学习的方法,训练AlexNet网络模型。
4. 识别测试集:使用训练好的AlexNet网络模型对测试集进行识别。
另外,根据提供的引用内容,可以在Matlab的guide上开发GUI,实现对MNIST数据集的预处理、CNN训练等操作,并且测试集的识别率可以接近100%。
以下是一个Matlab实现手写数字识别的例子:
```matlab
% 加载MNIST数据集
load mnist.mat
% 将数据集划分为训练集和测试集
train_images = double(train_images) / 255;
test_images = double(test_images) / 255;
train_labels = double(train_labels);
test_labels = double(test_labels);
% 构建AlexNet网络模型
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs',20, ...
'InitialLearnRate',0.001, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
% 训练AlexNet网络模型
net = trainNetwork(train_images, categorical(train_labels), layers, options);
% 对测试集进行识别
predictedLabels = classify(net, test_images);
accuracy = sum(predictedLabels == categorical(test_labels)) / numel(test_labels);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);
```