第九行有错误,为什么
时间: 2024-01-11 10:05:21 浏览: 31
在第九行,代码中使用了`train_labels1`来作为训练标签,但是在前面的代码中并没有定义`train_labels1`,只定义了`train_labels`。因此需要将`train_labels1`改为`train_labels`才能避免错误。修改后的代码如下:
```
[data_train,position] = fun(data_train,train_labels(1:train_num)');
```
另外,需要确认`fun`函数的输入和输出参数是否正确,否则也可能导致错误。
相关问题
错误: 文件:Untitled2.m 行:5 列:9 不应为 MATLAB 表达式。
根据你提供的错误信息,我猜测你在for循环语句的迭代范围部分有语法错误。具体来说,你可能在循环语句的迭代范围部分使用了一个不合法的MATLAB表达式,导致MATLAB无法正确解析这一部分代码。
下面是一个示例for循环语句,你可以参考一下这个语法结构:
```matlab
for i = start_value : step_value : end_value
% 在这里编写循环体代码
end
```
其中,start_value是循环变量的起始值,step_value是循环变量每次迭代的步长,end_value是循环变量的结束值。你需要根据你的具体需求,设置这三个参数的值。
在你的代码中,你需要检查第5行第9列的代码,确保它符合for循环语句的迭代范围部分的语法规则。如果你能提供更多的代码细节和上下文信息,我可以更精确地帮你找到问题所在并提供修改建议。
上述代码第九行报错是什么原因
第九行代码 `prediction = simlssvm(model, new_data);` 报错的原因可能是 `simlssvm` 函数需要手动添加。如果没有添加该函数,MATLAB 会提示未定义函数的错误。
`simlssvm` 函数是 LSSVM 工具箱中的一个自定义函数,用于预测新的数据。如果没有安装 LSSVM 工具箱或者没有手动添加该函数,就会报错。可以从官方网站下载 LSSVM 工具箱,或者手动实现该函数。以下是一个简单的 `simlssvm` 函数实现,用于解决该问题:
```matlab
function [prediction] = simlssvm(model, new_data)
% 使用 LSSVM 模型预测新的数据
% 提取模型参数
alpha = model.alpha;
b = model.b;
kernel_type = model.kernel_type;
kernel_pars = model.kernel_pars;
Xtrain = model.Xtrain;
Ytrain = model.Ytrain;
% 计算核矩阵
K = kernel_matrix(Xtrain, kernel_type, kernel_pars, new_data);
% 预测新的数据
prediction = sign(K' * alpha + b);
end
```
这个 `simlssvm` 函数实现了对新数据的预测,使用 `alpha`、`b`、`kernel_type`、`kernel_pars`、`Xtrain` 和 `Ytrain` 这些模型参数作为输入参数。然后计算核矩阵 `K`,并使用模型参数预测新的数据。