b = zeros(size(X, 1), 1);这步是什么意思
时间: 2023-10-10 20:07:51 浏览: 41
在线性回归中,我们需要构建一个目标变量(也称为响应变量或因变量),该变量与设计矩阵 `A` 中的自变量对应。在拟合三维空间中的直线时,自变量是直线上的点的坐标,而目标变量可以选择为全零向量。
在代码中,`zeros(size(X, 1), 1)` 创建了一个大小为 `(n, 1)` 的全零向量,其中 `n` 是直线上的点的数量。这个向量表示我们的目标是使得拟合的直线通过这些点,即使得 `ax + by + cz + d = 0` 中的等式成立。通过这样设置目标变量,我们可以使用最小二乘法来找到最佳的直线拟合。
在实际应用中,如果有一些观测到的响应变量值,我们也可以使用这些观测值作为目标变量,并将问题转化为带有噪声的最小二乘问题。在这种情况下,`b` 向量将包含观测到的响应变量值。
相关问题
% 构建目标变量 b = zeros(size(X, 1), 1);为什么这一步开始,b为0?
在线性回归中,目标变量(也称为响应变量或因变量)是我们希望拟合的数据。在拟合三维空间中的直线时,我们可以选择目标变量为全零向量。
在代码中,`zeros(size(X, 1), 1)` 创建了一个大小为 `(n, 1)` 的全零向量,其中 `n` 是直线上的点的数量。这样设置目标变量 `b` 的值为零的意思是我们希望拟合的直线通过这些点,即满足 `ax + by + cz + d = 0` 中的等式。
通过使用最小二乘法,我们可以找到使得拟合的直线与给定数据点最接近的解,即找到合适的系数 `(a, b, c, d)` 来表示拟合的直线方程。
y = zeros(size(x)); % 成绩等级 这行代码什么意思,需要我做出改动吗
这行代码的作用是创建一个与x相同大小的全0矩阵y,用于存储成绩等级的离散标签。根据问题描述,成绩等级有三类,L对应1,M对应2,H对应3,因此可以将y中对应的元素赋值为1、2、3。
如果你的数据中成绩等级的标签不是L、M、H,而是其他标签,那么需要修改这行代码,将标签转换为1、2、3等整数。比如,如果成绩等级的标签是A、B、C,可以将代码修改为:
```matlab
y(strcmp('A', txt(2:end, 2))) = 1;
y(strcmp('B', txt(2:end, 2))) = 2;
y(strcmp('C', txt(2:end, 2))) = 3;
```
这样可以将A、B、C三个标签分别转换为1、2、3这三个整数。
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