位置 2 处的索引超出数组边界(不能超出 15)。 出错 Untitled (line 24) K(i,j) = sum(sum(w.*patch(row_min:row_max, col_min:col_max)))/sum(sum(w)); 怎么解决
时间: 2023-10-08 08:14:25 浏览: 49
这个错误的意思是你试图访问一个数组的索引,而该索引超出了数组的边界。在这种情况下,您可以检查一下您的代码,看看是否有以下问题:
1. 您是否在循环中使用了错误的索引或超出了数组的大小?
2. 您是否使用了错误的变量或数据结构?
3. 您是否正确地初始化了数组?
对于您的代码,我认为问题出在您计算 K(i,j) 的时候,由于 row_min 和 col_min 可能小于 1,导致您访问了数组的负数索引。您可以在计算 K(i,j) 的时候,先把 patch(row_min:row_max, col_min:col_max) 中小于 1 的索引置为 0,即:
```matlab
patch(row_min:row_max, col_min:col_max) = max(patch(row_min:row_max, col_min:col_max), 0);
K(i,j) = sum(sum(w.*patch(row_min:row_max, col_min:col_max)))/sum(sum(w));
```
这样就能避免访问数组的负数索引了。
相关问题
出现错误 位置 2 处的索引超出数组边界(不能超出 2)。 出错 Untitled3 (第 27 行) p = sum(subData(:, i)) / size(subData, 1);
这个错误通常是由于您的代码尝试访问超出数组边界的位置引起的。在您的代码中,第27行尝试使用一个超出数组边界的索引来访问subData数组。具体来说,错误信息指出,不能超出2,但是您的代码可能在尝试访问更高的索引。
要解决此问题,您可以检查代码中使用的所有索引,并确保它们不会超出数组的边界。您还可以在代码中添加一些调试语句来帮助您找出错误的位置。例如,您可以在代码中添加一些print语句来输出变量的值,以便您可以更好地了解代码的执行过程。
上述代码出错了,位置 2 处的索引超出数组边界(不能超出 4)。 出错 Untitled2 (line 8) data = iris(iris(:,5)==i,:); 怎么解决
非常抱歉,我在代码中写错了,应该使用 `iris(:,5)` 而不是 `iris(:,6)`,因为 iris 数据集包含了四个特征和一个标签,标签在第五列。
以下是修改后的代码:
```matlab
iris = load('C:\Users\86187\Desktop\Iris (1).csv'); % 导入鸢尾花数据集
% 将数据集分为训练集和测试集
train_data = []; % 训练集
train_label = []; % 训练集标签
test_data = []; % 测试集
test_label = []; % 测试集标签
for i = 1:3 % 遍历三个类别
data = iris(iris(:,5)==i,:); % 取出当前类别的所有样本
train_data = [train_data; data(1:40,1:4)]; % 取前40个样本作为训练集
train_label = [train_label; repmat(i-1, 40, 1)]; % 对应标签为0、1、2
test_data = [test_data; data(41:50,1:4)]; % 取后10个样本作为测试集
test_label = [test_label; repmat(i-1, 10, 1)]; % 对应标签为0、1、2
end
% 计算每个类别的概率密度函数的均值和方差
mu = zeros(3, 4); % 每个类别的均值
sigma = zeros(3, 4); % 每个类别的方差
for i = 1:3 % 遍历三个类别
data = train_data(train_label == i-1,:); % 取出当前类别的样本
mu(i,:) = mean(data); % 计算均值
sigma(i,:) = var(data); % 计算方差
end
% 对每个测试样本进行分类
predicted_label = zeros(size(test_data, 1), 1); % 预测的标签
for i = 1:size(test_data, 1) % 遍历每个测试样本
x = test_data(i,:); % 取出当前测试样本
% 计算当前测试样本在每个类别下的概率密度函数值
p = zeros(3, 1); % 每个类别的概率密度函数值
for j = 1:3 % 遍历三个类别
p(j) = prod(normpdf(x, mu(j,:), sqrt(sigma(j,:)))); % 计算概率密度函数值
end
[~, idx] = max(p); % 取概率密度函数值最大的类别
predicted_label(i) = idx-1; % 对应标签为0、1、2
end
% 计算分类指标
accuracy = sum(predicted_label == test_label) / length(test_label); % 准确率
precision = zeros(3, 1); % 精确率
recall = zeros(3, 1); % 召回率
f_measure = zeros(3, 1); % F度量
for i = 1:3 % 遍历三个类别
TP = sum(predicted_label == i-1 & test_label == i-1); % 真正例
FP = sum(predicted_label == i-1 & test_label ~= i-1); % 假正例
FN = sum(predicted_label ~= i-1 & test_label == i-1); % 假反例
TN = sum(predicted_label ~= i-1 & test_label ~= i-1); % 真反例
precision(i) = TP / (TP + FP); % 精确率
recall(i) = TP / (TP + FN); % 召回率
f_measure(i) = 2 * precision(i) * recall(i) / (precision(i) + recall(i)); % F度量
end
mean_precision = mean(precision); % 平均精确率
mean_recall = mean(recall); % 平均召回率
mean_f_measure = mean(f_measure); % 平均F度量
% 显示所有数据
disp(['Train data: ', num2str(size(train_data))]);
disp(['Train label: ', num2str(size(train_label))]);
disp(['Test data: ', num2str(size(test_data))]);
disp(['Test label: ', num2str(size(test_label))]);
disp(['Predicted label: ', num2str(size(predicted_label))]);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
disp(['Precision: ', num2str(precision')]);
disp(['Recall: ', num2str(recall')]);
disp(['F-measure: ', num2str(f_measure')]);
disp(['Mean precision: ', num2str(mean_precision)]);
disp(['Mean recall: ', num2str(mean_recall)]);
disp(['Mean F-measure: ', num2str(mean_f_measure)]);
```
希望这次修改能够帮到你,如果还有问题请随时提出。