错误使用 newpnn (第 68 行) Not scalar.
时间: 2024-04-21 22:30:13 浏览: 11
这个错误通常会出现在输入数据的大小不正确时。请检查您的训练数据和测试数据的大小是否正确。
在上面的示例代码中,我们假设训练数据和测试数据的大小分别为 $m_1 \times (n+1)$ 和 $m_2 \times n$,其中 $m_1$ 和 $m_2$ 分别表示样本数,$n$ 表示特征数。因此,您需要确保您的训练数据和测试数据的大小与此相匹配。
另外,请注意,`newpnn`函数的第三个参数应该是一个权重向量,其大小应该与训练数据的行数相同。如果您没有提供权重向量,则该函数将使用默认值(即每个样本的权重相等)。如果您想使用不同的权重值,请确保输入一个大小正确的权重向量。
如果问题仍然存在,请提供更多的代码和错误信息,以便我能够更好地帮助您。
相关问题
newpnn函数怎么使用
我了解了一下,`newpnn` 是 MATLAB 的一个函数,用于创建基于最近邻居的模式识别网络(Pattern Recognition Neural Network, PNN)。下面是 `newpnn` 函数的基本用法:
```matlab
net = newpnn(inputs,targets,spread)
```
其中:
- `inputs` 是输入数据矩阵,每行表示一个样本数据;
- `targets` 是目标输出矩阵,每行表示一个样本的输出;
- `spread` 是一个标量,用于控制最近邻居的影响范围。
函数将返回一个新的 PNN 网络对象 `net`。您可以使用 `train` 函数对该网络进行训练,使用 `sim` 函数进行预测。
需要注意的是,PNN 网络适用于分类问题,只能处理离散的输出。如果您的问题是回归问题或者需要连续输出,建议使用其他类型的神经网络。
如何使用pnn和adaboost对一个新的数据进行分类,写个matlab代码
好的,以下是使用MATLAB的PNN和Adaboost算法进行分类的示例代码。假设我们有一个包含两个特征(X1和X2)和两个分类(-1和+1)的数据集,代码如下:
```matlab
% 准备数据集
X = [1 2; 2 1; 2 3; 3 4; 4 3; 3 5; 4 6; 5 5];
y = [-1 -1 -1 -1 1 1 1 1];
% 创建PNN分类器
pnn = newpnn(X', y');
% 创建Adaboost分类器
clf = fitensemble(X, y, 'AdaBoostM1', 100, 'Tree');
% 使用分类器对新数据进行分类
X_new = [3 3; 5 4];
y_pnn = sim(pnn, X_new');
y_adaboost = predict(clf, X_new);
% 输出分类结果
disp(y_pnn);
disp(y_adaboost);
```
这段代码使用了MATLAB中的newpnn、fitensemble和sim函数,其中newpnn用于创建PNN分类器,fitensemble用于创建Adaboost分类器,sim用于使用PNN分类器对新数据进行分类。在训练过程中,Adaboost算法使用了100个决策树分类器作为弱分类器。最后,使用训练好的分类器对两个新的数据点进行分类,并输出分类结果。
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