mat2vector函数

时间: 2024-04-25 08:25:27 浏览: 165
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vec2mat and mat2vec_produceafw_vector_matlabfunction_mat2vec_mat

mat2vector函数的作用是将一个矩阵转换为一个向量。它通过将矩阵的所有行或所有列连接起来，从而得到一个新的向量。具体来说，如果选择将所有行连接起来，则将矩阵的每一行展开为一个行向量，并将所有行向量连接起来形成最终的向量。同样地，如果选择将所有列连接起来，则将矩阵的每一列展开为一个列向量，并将所有列向量连接起来形成最终的向量。这个函数通常用于将二维数据转换为一维数据，以便进行处理或分析。
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data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num); 这两行有错，为什么

这两行代码中使用了mat2vector函数，但是在MATLAB中并没有内置这个函数，因此需要自己定义这个函数或者检查代码中是否有导入外部的自定义函数。如果没有定义这个函数，可以尝试使用下面这个函数来实现相同的功能：...

matlab 代码解释 function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data);

这段 Matlab 代码定义了一个名为 "mat2vector" 的函数，该函数的输入参数有两个，分别为 "data" 和 "num"。其中， "data" 是一个矩阵，"num" 是一个整数。函数的输出参数为 "data_"。 下面解释代码中第二行的意义：...

vector<vector<int>> matrix_multiply(vector<vector<int>>& mat1, vector<vector<int>>& mat2)是什么意思

vector<vector<int>> matrix_multiply(vector<vector<int>>& mat1, vector<vector<int>>& mat2) { int m = mat1.size(), n = mat1.size(), p = mat2.size(); vector<vector<int>> res(m, vector(p, 0)); for (int...

matlab 代码解释 function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data); data_ = zeros(num,rowcol);

这段 Matlab 代码的功能是将一个多维的矩阵 data 转换为一个一维的向量 data_，其中 num 参数为 data_ 的...最后，代码通过 zeros 函数创建一个大小为 num 的全零向量，即 data_ = zeros(num,row*col)。

矩阵与向量相乘：当矩阵的列数与向量的行数相等时，用矩阵的第i行乘以向量，并输出结果向量，否则输出"Bad multiplying Matrix with Vector."。 函数接口定义： int& Matrix::operator()(int i,int j); ostream& operator<<(ostream& out,const Vector& x); Vector operator*(Matrix& mat,Vector& vex); int& Matrix::operator()(int i,int j)：返回第i行第j列的矩阵元素（可作左值），应有下标越界检查，如果越界则输出信息"Matrix index out of range."； ostream& operator<<(ostream& out,const Vector& x)：将向量x输出到输出流out对象。为能达到连续输入对象的效果，设置返回类型为引用； Vector operator*(Matrix& mat,Vector& vex)：参数为矩阵mat、向量vex，返回二者的乘积。

vector<vector<int>> mat; int row, col; public: Matrix(int r, int c): row(r), col(c){ mat.resize(row); for(int i=0; i; i++){ mat[i].resize(col); } } int& operator()(int i, int j){ if(i>=row |...

function untitled() load('D:\mat格式的MNIST数据\test_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_images.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\test_images.mat') train_num = 60000; test_num = 200; %训练数据,图像转向量 data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num); % 处理训练数据,防止后验概率为0 [data_train,position] = fun(data_train,train_labels1(1:train_num)'); % 处理测试数据 for rows = 1:10 data_test(:,position{1,rows})=[]; end %模型部分 % 超参数全部取了默认值，比较重要的，如类别的先验概率，如果不进行修改，则计算输入数据中类别的频率 % 查看nb_model即可确认所使用的超参数 Mdl = fitcnb(data_train,train_labels1(1:train_num)); %训练模型 %测试结果 result = predict(Mdl,data_test); result = result.'; xlabel=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; resultbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; testbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; for i = 1:test_num temp1=result(i); temp1=temp1+1; resultbar(temp1)=resultbar(temp1)+1; temp2=test_labels1(i); temp2=temp2+1; testbar(temp2)=testbar(temp2)+1; end bar(xlabel, [resultbar' testbar']); % 整体正确率 acc = 0.; for i = 1:test_num if result(i)==test_labels1(i) acc = acc+1; end end title('精确度为：',(acc/test_num)*100) end 这个代码中，以下两行有错误：data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num);为什么

这两行代码中使用的mat2vector函数是自定义函数，需要在代码中定义才能使用。如果没有定义这个函数，可以尝试使用下面这个函数来实现相同的功能： function [output] = mat2vector(input, num) % 将3维矩阵...

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