num = 2:size(data, 2)

时间: 2024-04-09 08:28:54 浏览: 18
对不起,我在之前的回答中犯了一个错误。在计算传感器数量时,应该使用 `size(data, 1)` 而不是 `size(data, 2)`。以下是修正后的代码: ```matlab % 从Excel文件中读取振型数据 filename = '振型数据.xlsx'; % 替换为您的Excel文件路径 sheet = 1; % Excel文件中的工作表索引 data = xlsread(filename, sheet); % 初始化传感器数量和最大非对角元素值向量 numSensors = []; maxNonDiagMAC = []; % 计算每个传感器数量下的MAC矩阵的最大非对角元素值 for num = 2:size(data, 1) numSensors = [numSensors, num]; Modes = data(1:num, :); % 振型矩阵,取前num行数据 MAC = abs(Modes' * Modes); % 计算MAC矩阵 nonDiagMAC = MAC - diag(diag(MAC)); % 去除对角线元素 maxNonDiagMAC = [maxNonDiagMAC, max(nonDiagMAC, [], 'all')]; end % 绘制传感器数量与最大非对角元素值的趋势曲线 figure; plot(numSensors, maxNonDiagMAC, 'o-'); xlabel('Number of Sensors'); ylabel('Max Non-Diagonal MAC'); title('Trend of Max Non-Diagonal MAC with Number of Sensors'); grid on; ``` 非常抱歉给您带来困惑。在修正后的代码中,我们使用 `size(data, 1)` 来计算传感器数量,并且在取振型矩阵数据时使用 `data(1:num, :)`。其余部分的代码保持不变。 如果您有任何其他问题,请随时提问。

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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 = 600; 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 Mdl = fitcnb(data_train,train_labels1(1:train_num)); %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 function [output,position] = fun(data,label) position = cell(1,10); %创建cell存储每类中删除的列标 for i = 0:9 temp = []; pos = []; for rows = 1:size(data,1) if label(rows)==i temp = [temp;data(rows,:)]; end end for cols = 1:size(temp,2) var_data = var(temp(:,cols)); if var_data==0 pos = [pos,cols]; end end position{i+1} = pos; data(:,pos)=[]; end output = data; end function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data); data_ = zeros(num,row*col); for page = 1:num for rows = 1:row for cols = 1:col data_(page,((rows-1)*col+cols)) = im2double(data(rows,cols,page)); end end end end 将画图部分重写,完成相同功能

INdex=[]; n=[]; for i=1:k A=NWP_cluster{i}; index=[]; for j=1:size(A,1) for x=1:size(A,2) index(j,x)=sum((A(j,:)-A(x,:)).^2)^0.5; end end INdex(k)=sum(sum(index))/(size(A,1)*size(A,2)-1)/2; n(k)=size(A,1)*size(A,2); end compactness=sum(INdex)/sum(n); disp(['紧致度为:',num2str(compactness)]) %% 计算欧氏距离 Dis=[]; for i=1:k Data=NWP_cluster{i}; oushi_dis=[]; Center=center(i,:); for j=1:size(Data,1) oushi_dis(j)=sum((Data(j,:)-Center).^2)^0.5; end Dis{i}=oushi_dis; end L=[]; first_label=[]; for i=1:k [~,location]=sort(Dis{i},'ascend'); Label=Label_cluster{i}; Label=Label(location); L{i}=Label(1:ceil(length(Label))*0.5); first_label=[first_label;Label_cluster{i}]; end %% 二次聚类 double_data=p_train([L{1};L{2};L{3}],:); Double_data=data([L{1};L{2};L{3}],:); double_power=power_date([L{1};L{2};L{3}],:); %% 聚类 k=3; [label,center]=FCM(double_data',k); %% double_label1=label(1:length(L{1})); double_label2=label(1+length(L{1}):length(L{1})+length(L{2})); double_label3=label(1+length(L{1})+length(L{2}):length(L{1})+length(L{2})+length(L{3})); double_label=[{double_label1} {double_label2} {double_label3}];%{double_label4} {double_label5} {double_label6} %% 找出同一类的样本 NWP_cluster=[]; cluster_power=[]; for i=1:k NWP_cluster{i}=double_data(find(label==i),:); cluster_power{i}=double_power(find(label==i),:); end NWP_power=[]; for i=1:k NWP_power{i}=[Double_data(find(label==i),:) double_power(find(label==i),:)]; end for i=1:k str=['NWP_power',num2str(i),'.csv']; csvwrite(str,NWP_power{i});

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