b=sum(a)./sum(ones(size(a)));

This line of code calculates the mean of the values in the array 'a'.

The function 'sum(a)' returns the sum of all the values in the array 'a'.

The function 'ones(size(a))' creates an array of ones with the same size as 'a'.

The function 'sum(ones(size(a)))' returns the total number of elements in the array 'a'.

By dividing the sum of 'a' by the total number of elements in 'a', we obtain the mean value of 'a'.

The resulting mean value is stored in the variable 'b'.

相关问题

imbalanced = true; weight2 = ones(1,size(labels,2)); if imbalanced num = sum(labels,1); num_min = min(num); weight2 = 1./((num./num_min).^(1/4)); end

这段代码用于处理数据集标签的不平衡性，并计算权重向量 `weight2`。

首先，代码定义了一个布尔变量 `imbalanced`，并将其设置为 `true`，表示数据集存在不平衡性。

然后，代码初始化了一个大小为 `1 x size(labels,2)` 的权重向量 `weight2`，并将其所有元素初始化为1。

接下来，通过条件判断，代码检查是否存在数据集不平衡性。如果存在不平衡性，则执行条件判断块内的代码。

在条件判断块内部，首先计算了每个类别的样本数量，使用 `sum(labels,1)` 对标签矩阵 `labels` 进行按列求和操作，得到一个大小为 `1 x size(labels,2)` 的向量 `num`，其中每个元素表示对应类别的样本数量。

然后，代码找到样本数量最少的类别，使用 `min(num)` 找到 `num` 向量中的最小值，并将其赋值给变量 `num_min`。

最后，通过计算权重公式 `1./((num./num_min).^(1/4))`，根据样本数量的比例来计算权重向量 `weight2`。具体而言，代码先将 `num` 向量中的每个元素除以 `num_min` 得到比例，然后将比例向量的每个元素取 1/4 次幂，并将其取倒数。这样做可以使数量较少的类别获得更大的权重。

通过这段代码，可以处理数据集标签的不平衡性，并计算出相应的权重向量 `weight2`，以用于后续的操作。

function r=topsis(z) A=formulation(z);%规范化矩阵 w=[1.004 0.886 0.812 0.691 0.740;1.004 0.886 0.812 0.691 0.740;1.004 0.886 0.812 0.691 0.740;1.004 0.886 0.812 0.691 0.740]; A=w.*A; [x1,x2]=findidealpoints(A);%确定正负理想解 [d1,d2]=computingdistance(A,x1,x2);%计算距离 c=computingdegree(d1,d2);%计算接近程度 r=sorting(c);%排序 end function c=computingdegree(d1,d2) n=size(d1,2); c=zeros(1,n); for i=1:n c(i)=d2(i)/(d1(i)+d2(i)); end c end function [d1,d2]=computingdistance(z,x1,x2) [n,m]=size(z); for i=1:n d1(i)=sqrt(sum((z(i,:)-x1).^2)); d2(i)=sqrt(sum((z(i,:)-x2).^2)); end end function C=count_weight(B) A=B; [n,m]=size(A); b=ones(n,m); for j=1:m b(:,j)=A(:,j)-max(A(:,j)); end b=b.^2; c=sum(1./(sum(b))); w=1./(c.*sum(b)); for j=1:m C(:,j)=B(:,j)*w(j); end end可以把这个程序优化成matlab能运行的吗

可以把这个程序稍微修改一下，使其符合MATLAB语法规范，例如改变变量名的命名方式、添加注释等。修改后的代码如下：

function r = topsis(z)
% TOPSIS算法
% 输入参数：z - 原始数据矩阵
% 输出参数：r - 排序结果

% 将原始数据进行规范化
A = formulation(z);

% 指定权重向量
w = [
1.004 0.886 0.812 0.691 0.740;
1.004 0.886 0.812 0.691 0.740;
1.004 0.886 0.812 0.691 0.740;
1.004 0.886 0.812 0.691 0.740
];
A = w .* A;

% 确定正负理想解
[x1, x2] = findidealpoints(A);

% 计算距离
[d1, d2] = computingdistance(A, x1, x2);

% 计算接近程度
c = computingdegree(d1, d2);

% 排序
r = sorting(c);
end

function C = count_weight(B)
% 计算加权矩阵
% 输入参数：B - 原始数据矩阵
% 输出参数：C - 加权矩阵

A = B;
[n, m] = size(A);
b = ones(n, m);

% 对原始数据进行规范化
for j = 1:m
b(:, j) = A(:, j) - max(A(:, j));
end
b = b .^ 2;
c = sum(1 ./ (sum(b)));

% 计算权重向量
w = 1 ./ (c .* sum(b));

% 计算加权矩阵
for j = 1:m
C(:, j) = B(:, j) * w(j);
end
end

function c = computingdegree(d1, d2)
% 计算接近程度
% 输入参数：d1 - 到正理想解的距离
% d2 - 到负理想解的距离
% 输出参数：c - 接近程度

n = size(d1, 2);
c = zeros(1, n);
for i = 1:n
c(i) = d2(i) / (d1(i) + d2(i));
end
end

function [d1, d2] = computingdistance(z, x1, x2)
% 计算距离
% 输入参数：z - 原始数据矩阵
% x1 - 正理想解
% x2 - 负理想解
% 输出参数：d1 - 到正理想解的距离
% d2 - 到负理想解的距离

[n, m] = size(z);
for i = 1:n
d1(i) = sqrt(sum((z(i, :) - x1) .^ 2));
d2(i) = sqrt(sum((z(i, :) - x2) .^ 2));
end
end

function A = formulation(z)
% 将原始数据进行规范化
% 输入参数：z - 原始数据矩阵
% 输出参数：A - 规范化矩阵

[n, m] = size(z);
for j = 1:m
S = sqrt(sum(z(:, j) .^ 2));
for i = 1:n
A(i, j) = z(i, j) / S;
end
end
end

function [x1, x2] = findidealpoints(A)
% 确定正负理想解
% 输入参数：A - 规范化矩阵
% 输出参数：x1 - 正理想解
% x2 - 负理想解

[n, m] = size(A);
for j = 1:m
x1(j) = max(A(:, j));
x2(j) = min(A(:, j));
end
end

function r = sorting(c)
% 对结果进行排序
% 输入参数：c - 接近程度
% 输出参数：r - 排序结果

[~, r] = sort(c, 'descend');
end

你可以直接复制这段代码并在MATLAB中运行。