基于原型网络的one-shot样本分类matlab代码

基于原型网络的one-shot样本分类的 Matlab 代码如下：

% 处理训练数据
train_data = load('train_data.mat'); % 加载训练数据
train_data = train_data.train_data; % 获取训练数据

% 计算原型向量
class_num = size(train_data, 1); % 类别数量
feat_dim = size(train_data{1}, 2); % 特征维度
proto_vecs = zeros(class_num, feat_dim); % 初始化原型向量
for i = 1:class_num
    class_data = train_data{i}; % 获取该类别的数据
    proto_vecs(i,:) = mean(class_data, 1); % 计算该类别数据的平均值作为原型向量
end

% 处理测试数据
test_data = load('test_data.mat'); % 加载测试数据
test_data = test_data.test_data; % 获取测试数据

% 进行one-shot样本分类
correct_num = 0; % 正确分类的样本数量
test_num = size(test_data, 1); % 测试数据的数量
for i = 1:test_num
    query_data = test_data{i, 1}; % 获取查询样本
    query_label = test_data{i, 2}; % 获取查询样本的标签

    % 计算查询样本与每个原型向量的相似度
    sim_scores = zeros(class_num, 1); % 初始化相似度得分
    for j = 1:class_num
        proto_vec = proto_vecs(j,:); % 获取原型向量
        sim_scores(j) = dot(query_data, proto_vec) / (norm(query_data) * norm(proto_vec)); % 计算余弦相似度得分
    end

    % 获取最相似的原型向量的标签，作为查询样本的预测标签
    [max_score, max_idx] = max(sim_scores); % 获取最大得分及其对应的索引
    pred_label = max_idx; % 预测标签即为最大得分的原型向量的索引

    % 判断预测标签是否正确，并统计正确分类的样本数量
    if pred_label == query_label
        correct_num = correct_num + 1;
    end
end

% 输出准确率
accuracy = correct_num / test_num;
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

其中，`train_data.mat` 和 `test_data.mat` 分别为训练数据和测试数据，每个文件中包含一个名为 `train_data` 或 `test_data` 的变量，该变量为一个 cell 数组，每个元素表示一个类别的数据，其中第一列为特征数据，第二列为标签。例如：

% train_data.mat 文件内容示例
train_data = {
    [1.2, 3.4, 5.6; 2.3, 4.5, 6.7; ...],  % 第一类别的特征数据
    [0.9, 2.1, 3.4; 1.8, 3.2, 4.6; ...],  % 第二类别的特征数据
    ...
};

注意，该代码仅为示例代码，具体实现可能需要根据具体情况进行修改。