num_all_class=70; for i=1:num_class_train p=fea(:,gnd==rand_class(i)); p_size=size(p,2); p=p(:,randperm(p_size)); p=p(:,1:num_all_class); train_size=ceil(50); %number of Train samples for each class test_size=num_all_class-train_size; train_sample=[train_sample p(:,1:train_size)]; train_label=[train_label rand_class(i).*ones(1,train_size)]; test_sample=[test_sample p(:,train_size+1:num_all_class)]; test_label=[test_label rand_class(i).*ones(1,test_size)]; end解释一下
时间: 2023-10-19 13:07:26 浏览: 42
这段代码是用于将数据集分为训练集和测试集的过程。其中,数据集包含了 num_all_class 个类别,每个类别包含了多个样本。具体解释如下:
- 第一行定义了数据集中类别的总数。
- 接下来的 for 循环是对每个训练类别进行操作。循环中,首先从数据集中选出该类别的所有样本,存储在 p 中。
- 然后,对 p 中的样本进行随机排序(即打乱顺序),并选取其中前 num_all_class 个样本。这一步是为了保证每个类别的样本数相同。
- 接着,根据 train_size 的大小选取一定数量的样本作为该类别的训练样本,并将这些样本加入到 train_sample 中,同时将该类别的标签(即类别编号)加入到 train_label 中。
- 最后,剩余的样本作为该类别的测试样本,同样将这些样本加入到 test_sample 中,同时将该类别的标签加入到 test_label 中。
循环结束后,train_sample、train_label、test_sample 和 test_label 分别存储了训练集和测试集中的样本和标签信息。
相关问题
train_fea = np.array([[]])
`train_fea = np.array([[]])` 这行代码创建了一个行数为 1,列数为 0 的二维空数组。这个数组中没有任何元素,因为第二个方括号中没有任何元素。
如果你需要创建一个空的二维数组,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
train_fea = np.empty((0, n)) # n 为列数
```
其中,`(0, n)` 表示行数为 0,列数为 `n` 的二维数组。这个数组中没有任何元素,但是可以向其中添加元素。如果你希望创建一个全是 0 的二维数组,可以使用 `np.zeros()` 方法,例如:
```python
import numpy as np
train_fea = np.zeros((0, n)) # n 为列数
```
这样就创建了一个行数为 0,列数为 `n`,元素全部为 0 的二维数组。
mm = preprocessing.MinMaxScaler() fea_train_scaled = mm.fit_transform(fea_train)
这段代码使用了`preprocessing`模块中的`MinMaxScaler`类来进行特征缩放。`MinMaxScaler`是一种常用的特征缩放方法,将数据缩放到指定的范围内。
在代码中,`mm`是`MinMaxScaler`类的一个实例化对象。接下来,使用`fit_transform()`方法将`fea_train`数据集进行拟合和转换,得到经过缩放后的数据集`fea_train_scaled`。
具体代码如下:
```python
from sklearn import preprocessing
mm = preprocessing.MinMaxScaler()
fea_train_scaled = mm.fit_transform(fea_train)
```
请注意,在使用`MinMaxScaler`进行特征缩放之前,需要确保`fea_train`是一个二维的数组或矩阵类型的数据,其中行表示样本,列表示特征。如果你的数据不符合这个要求,请先对数据进行必要的处理和转换。