matlab错误使用iread
时间: 2024-04-25 13:21:39 浏览: 14
抱歉,我无法回答关于matlab错误使用iread的问题。iread不是matlab的内置函数,可能是你输入错误或者使用了不正确的函数。如果你遇到了matlab的错误,请确保你输入的函数名正确,并检查你的代码是否有语法错误。如果问题仍然存在,请提供更多的详细信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [在matlab中使用libsvm工具箱使用错误及解决方法汇总](https://blog.csdn.net/weixin_42390525/article/details/116523561)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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错误使用 matlab.io.datastore.ImageDatastore/readall 输入参数太多。 出错 lstmtest (line 14) input_seq(:, i) = imds.readall(i:(i+seq_length-1));
这个错误提示是因为 `readall` 函数的输入参数不正确导致的。`readall` 函数用于从 `ImageDatastore` 中读取所有图像数据,它不需要输入索引值。你需要将 `readall` 函数的输入参数修改为 `imds`,如下所示:
```
input_seq = zeros(seq_length, size(imds.Files, 1) - seq_length);
for i=1:size(imds.Files, 1) - seq_length
input_seq(:, i) = imds.readall(); % 将输入参数修改为 imds
end
```
这样就可以正确读取 `ImageDatastore` 中的所有图像数据了。
你给出的matlab代码发生了以下错误:错误使用 . 无法识别表变量名称 'Var1'。
这个错误是因为在读取 Excel 文件时,MATLAB 默认将第一行作为变量名读入,而数据集中的第一行并不是变量名,因此需要将 `readtable` 函数的 'ReadVariableNames' 参数设置为 false。修改后的代码如下:
```matlab
% 导入数据
data = readtable('data.xlsx', 'ReadVariableNames', false);
% 将字符串类型的数据转换为分类变量
data.Var1 = categorical(data.Var1);
data.Var2 = categorical(data.Var2);
data.Var3 = categorical(data.Var3);
data.Var4 = categorical(data.Var4);
data.Var5 = categorical(data.Var5);
data.Var6 = categorical(data.Var6);
data.Var7 = categorical(data.Var7);
data.Var8 = categorical(data.Var8);
data.Var9 = categorical(data.Var9);
data.Var14 = categorical(data.Var14);
data.Var15 = categorical(data.Var15);
data.Var16 = categorical(data.Var16);
data.Var17 = categorical(data.Var17);
% 建立预测模型
num_folds = 44; % 迭代次数
MSE = zeros(num_folds, 1); % 存储每次迭代的均方误差
for i = 1:num_folds
if i == num_folds % 最后一次迭代
train_data = data(1:430, :);
test_data = data(431:end, :);
else
train_data = [data(1:(i-1)*10, :); data(i*10+1:430, :)];
test_data = data((i-1)*10+1:i*10, :);
end
% 将分类变量转换为指标变量
predictors = [dummyvar(train_data.Var1), dummyvar(train_data.Var2),...
dummyvar(train_data.Var3), dummyvar(train_data.Var4),...
dummyvar(train_data.Var5), dummyvar(train_data.Var6),...
dummyvar(train_data.Var7), dummyvar(train_data.Var8),...
dummyvar(train_data.Var9), train_data.Var10, train_data.Var11,...
train_data.Var12, train_data.Var13, dummyvar(train_data.Var14),...
dummyvar(train_data.Var15), dummyvar(train_data.Var16)];
response = train_data.Var17;
% 建立决策树模型
tree = fitrtree(predictors, response);
% 进行预测
test_predictors = [dummyvar(test_data.Var1), dummyvar(test_data.Var2),...
dummyvar(test_data.Var3), dummyvar(test_data.Var4),...
dummyvar(test_data.Var5), dummyvar(test_data.Var6),...
dummyvar(test_data.Var7), dummyvar(test_data.Var8),...
dummyvar(test_data.Var9), test_data.Var10, test_data.Var11,...
test_data.Var12, test_data.Var13, dummyvar(test_data.Var14),...
dummyvar(test_data.Var15), dummyvar(test_data.Var16)];
test_response = test_data.Var17;
test_predictions = predict(tree, test_predictors);
% 计算均方误差
MSE(i) = sum((test_predictions - test_response).^2) / length(test_response);
end
% 输出均方误差的平均值
mean(MSE)
% 绘制预测数据与实际数据的偏差折线图
plot(1:440, data.Var17, 'b', 431:440, test_predictions, 'r');
xlabel('样本编号');
ylabel('预测结果');
legend('实际结果', '预测结果');
```
在修改后的代码中,我们将 `readtable` 函数的 'ReadVariableNames' 参数设置为 false,然后手动将第一行的数据转换为分类变量。其他部分与之前的代码相同。
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