for fixmix=[0 1] switch fixmix case 0, K=3; case 1, K=2; end model = mixexpFit(X, y, K, 'fixmix', fixmix, 'EMargs', ... {'verbose', true, 'nrandomrestarts', 2}); [mu, v, post, muk, vk] = mixexpPredict(model, xtest); figure; plot(X, y, 'o', 'markersize', 10); hold on plot(xtest, mu, 'r-', 'linewidth', 3); title(sprintf('predicted mean, fixed mixing weights=%d', fixmix)) printPmtkFigure(sprintf('mixexpMeanFixmix%d', fixmix)) figure; plot(X, y, 'o', 'markersize', 10); hold on plot(xtest, mu, 'r-', 'linewidth', 3); N = numel(xtest); ndx = 1:4:N; errorbar(xtest(ndx), mu(ndx), sqrt(v(ndx))); title(sprintf('predicted mean and var, fixed mixing weights=%d', fixmix)) printPmtkFigure(sprintf('mixexpMeanVarFixmix%d', fixmix)) %colors = pmtkColors; [styles, colors, symbols, str] = plotColors; figure; hold on for k=1:K str = sprintf('%s%s', styles{k}, colors(k)); plot(xtest, post(:,k), str, 'linewidth', 3); end title(sprintf('gating functions, fixed mixing weights=%d', fixmix)) axis_pct printPmtkFigure(sprintf('mixexpGatingFixmix%d', fixmix)) figure; hold on for k=1:K str = sprintf('%s%s', styles{k}, colors(k)); plot(xtest, muk(:,k), str, 'linewidth', 3); end plot(X, y, 'o', 'markersize', 10); title(sprintf('expert predictions, fixed mixing weights=%d', fixmix)) printPmtkFigure(sprintf('mixexpExpertsFixmix%d', fixmix)) end

这段代码是一个循环，用于根据不同的 `fixmix` 参数值进行模型训练和预测，并绘制相应的图形。

循环的第一部分使用 `switch` 语句根据 `fixmix` 的值设置变量 `K` 的取值。当 `fixmix` 为 0 时，`K` 被设置为 3；当 `fixmix` 为 1 时，`K` 被设置为 2。

然后，使用函数 `mixexpFit` 对数据进行混合指数分布模型的拟合。拟合过程中传入了一些参数，如 `fixmix` 的值、EM 算法的参数等。

接下来，使用训练好的模型对测试数据 `xtest` 进行预测，得到预测的均值 `mu`、方差 `v`、后验概率 `post`、专家均值 `muk` 和专家方差 `vk`。

接下来，绘制图形，包括原始数据点的散点图、预测均值 `mu` 的曲线图和带有误差棒的预测均值和方差图。图形的标题中包含了 `fixmix` 的值。

最后，使用循环来绘制专家的门函数图和专家的预测图。其中，门函数图展示了每个专家对输入数据点的响应程度，而专家的预测图展示了每个专家的预测结果。

在每次循环迭代中，图形会被保存为文件。

请问还有其他问题吗？

相关问题

分析下列代码：function [sys,x0,str,ts] = spacemodel(t,x,u,flag) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u); case {2,4,9} sys=[]; otherwise error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 2; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 3; sizes.NumInputs = 2; sizes.DirFeedthrough = 0; sizes.NumSampleTimes = 1; sys = simsizes(sizes); x0 = [0.5,0]; str = []; ts = [0 0]; function sys=mdlDerivatives(t,x,u) m=2; ut=u(2); sys(1)=x(2); sys(2)=1/m*ut; function sys=mdlOutputs(t,x,u) m=2; sys(1)=x(1); sys(2)=x(2); sys(3)=m;

这是一个 MATLAB S-Function 的模板代码，在 Simulink 中使用。这个 S-Function 叫做 `spacemodel`。

在模板代码中，`spacemodel` S-Function 实现了一个简单的模型，包含两个连续状态变量和两个输入变量，以及三个输出变量。该模型在 `mdlInitializeSizes` 方法中定义其大小，包括状态变量数、输入输出变量数、采样时间等。在 `mdlInitializeSizes` 方法中，还定义了初始状态 `x0`、状态的类型以及其他一些信息。

在 `mdlDerivatives` 方法中，计算了模型的导数，并将其存储在 `sys` 数组中。具体来说，该模型具有两个状态变量，因此在 `mdlDerivatives` 中 `sys` 数组包含两个元素，分别对应这两个状态变量的导数计算结果。

在 `mdlOutputs` 方法中，计算了模型的输出，包括状态变量和一个常量。该模型具有三个输出变量，因此在 `mdlOutputs` 中 `sys` 数组包含三个元素，分别对应这三个输出变量的计算结果。

`switch` 语句用于根据输入的 `flag` 值调用不同的方法。`flag` 的值有五种情况，分别对应于不同的调用情况。在每种情况中，根据 `flag` 的值来判断调用哪个方法，并返回相应的结果。

总的来说，这个 S-Function 的模板代码实现了一个简单的模型，可以根据需要修改其中的状态变量、输入变量和输出变量，并修改对应的计算方法以实现不同的功能。

解释：int asInt = toInt("par4.Sw_h"); //int asInt = "par4.Sw_h"; switch (asInt) { case 1: // action for cond1 with(model.param("par2")); set("par_h", "7.17"); set("par_e", "0.3"); endwith(); break; case 2: // action for cond2 with(model.param("par2")); set("par_h", "7.17"); set("par_e", "0.45"); endwith(); break; default: // default action (no other branch matched) with(model.param("par2")); set("par_h", "7.17"); set("par_e", "0.55"); endwith(); break;

这段代码中，首先使用了一个函数`toInt()`将字符串"par4.Sw_h"转换成了整数类型的变量`asInt`。但是由于"par4.Sw_h"是一个字符串，不是一个可以转换为整数的数字，所以这个转换会失败。因此，程序在运行时可能会抛出异常。

接下来，程序使用了一个`switch`语句，根据变量`asInt`的值进行分支处理。如果`asInt`的值为1，则执行`case 1`中的代码，设置参数"par_h"为7.17，"par_e"为0.3。如果`asInt`的值为2，则执行`case 2`中的代码，设置参数"par_h"为7.17，"par_e"为0.45。如果`asInt`的值既不是1也不是2，则执行`default`中的代码，设置参数"par_h"为7.17，"par_e"为0.55。

以上代码片段的作用是根据变量`asInt`的不同取值，设置不同的参数值，以便进行后续的计算或操作。