matlab中 classIdx = find(labels == categories(i));的意思
时间: 2024-04-15 10:25:59 浏览: 25
在MATLAB中,`find`函数用于查找满足指定条件的元素的索引。在这种情况下,`labels`是一个包含类标的向量,`categories(i)`是当前类别的值。
表达式`labels == categories(i)`将返回一个逻辑向量,其中为`true`的位置表示与当前类别值匹配的位置。例如,如果`labels`向量中的某个元素等于当前类别值`categories(i)`,则在逻辑向量中对应的位置为`true`。
然后,`find(labels == categories(i))`将返回一个包含满足条件的元素索引的向量。这些索引对应于属于当前类别的样本在数据集中的位置。
因此,`classIdx`变量将包含属于当前类别的样本在数据集中的索引。
希望解释清楚了!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
for i = 1:numel(categories) % 找到当前类别的索引 classIdx = find(labels == categories(i)); % 随机打乱索引 shuffledIdx = randperm(length(classIdx)); % 计算训练集和测试集的索引 trainIdx = classIdx(shuffledIdx(1:round(0.7*length(classIdx)))); testIdx = classIdx(shuffledIdx(round(0.7*length(classIdx))+1:end)); % 存储结果 dataPartition{i} = struct('trainIdx', trainIdx, 'testIdx', testIdx); end
你的代码正在循环遍历每个类别,并根据每个类别的索引进行训练集和测试集的划分。以下是对你的代码的一些建议和解释:
```matlab
for i = 1:numel(categories)
% 找到当前类别的索引
classIdx = find(labels == categories(i));
% 随机打乱索引
shuffledIdx = randperm(length(classIdx));
% 计算训练集和测试集的索引
trainIdx = classIdx(shuffledIdx(1:round(0.7*length(classIdx))));
testIdx = classIdx(shuffledIdx(round(0.7*length(classIdx))+1:end));
% 存储结果
dataPartition{i} = struct('trainIdx', trainIdx, 'testIdx', testIdx);
end
```
这部分代码的作用是针对每个类别进行划分,具体步骤如下:
1. 使用`find`函数找到属于当前类别的样本索引,存储在`classIdx`中。
2. 使用`randperm`函数随机打乱样本索引,生成一个随机排列的索引向量`shuffledIdx`。
3. 根据划分比例(7:3),计算训练集和测试集的索引。使用`round`函数四舍五入计算训练集的大小。
4. 使用索引向量`shuffledIdx`将打乱后的索引划分为训练集和测试集的索引。
5. 使用`struct`函数创建一个包含训练集和测试集索引的结构体,将其存储在`dataPartition`的对应索引位置。
最后,你可以根据需要使用`dataPartition`来访问每个类别的训练集和测试集索引。
希望解释清楚了!如果还有其他问题,请随时提问。
使用代码for i = 1:numel(categories) % 找到当前类别的索引 classIdx = find(labels == categories(i)); % 随机打乱索引 shuffledIdx = randperm(length(classIdx)); % 计算训练集和测试集的索引 trainIdx = classIdx(shuffledIdx(1:round(0.7*length(classIdx)))); testIdx = classIdx(shuffledIdx(round(0.7*length(classIdx))+1:end)); % 存储结果 dataPartition{i} = struct('trainIdx', trainIdx, 'testIdx', testIdx); end后将训练集测试集数据按照索引打乱并存储的程序
要将训练集和测试集数据按照索引打乱并存储,你可以使用以下代码:
```matlab
% 创建存储训练集和测试集的变量
trainData = [];
testData = [];
for i = 1:numel(categories)
% 找到当前类别的索引
classIdx = find(labels == categories(i));
% 随机打乱索引
shuffledIdx = randperm(length(classIdx));
% 计算训练集和测试集的索引
trainIdx = classIdx(shuffledIdx(1:round(0.7*length(classIdx))));
testIdx = classIdx(shuffledIdx(round(0.7*length(classIdx))+1:end));
% 将训练集和测试集数据按照索引打乱并存储
trainData = [trainData, DATA(:, trainIdx)];
testData = [testData, DATA(:, testIdx)];
end
% 存储结果
dataPartition = struct('trainData', trainData, 'testData', testData);
```
在这段代码中,我添加了两个变量`trainData`和`testData`来存储打乱后的训练集和测试集数据。在每次循环中,将当前类别的训练集和测试集数据根据索引打乱,并分别附加到`trainData`和`testData`中。
最后,使用`struct`函数创建一个结构体`dataPartition`,并将打乱后的训练集和测试集数据存储在其中。
请根据你的实际情况进行修改,并确保变量名和数据的正确性。
希望能对你有所帮助!如有任何疑问,请随时提问。
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