E = sparse(1:n,label,1,n,k,n);

这段代码是用来创建一个稀疏矩阵 E 的。其中参数 n 是矩阵的行数，参数 k 是矩阵的列数，参数 label 是一个长度为 n 的向量，表示每个元素所属的列。具体而言，对于矩阵中的第 i 行，其第 label(i) 列的元素为1，其余元素都为0。

这个矩阵常用于表示分类问题中的标签。例如，如果有 n 个样本，每个样本属于 k 个类别中的一个，那么可以用一个长度为 n 的向量 label 表示每个样本所属的类别，然后用这个代码生成一个稀疏矩阵 E 表示所有样本的类别信息。这个矩阵可以方便地用于计算损失函数或者评估模型性能等任务。

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function [BTY] = cal_Bty_by_y(Y,m,n) d = m*n; P = reshape(Y(1:d, :), [m, n]); Q = reshape(Y(d+1:2*d, :), [m, n]); BTY1 = zeros(d, 1); BTY2 = zeros(d, 1); Dm = sparse(diag([0; ones(m-1, 1)]) + diag(-ones(m-1, 1), -1)); for i = 1:n % Compute Dm * Xi and store it in the appropriate position in Y BTY1((i-1)*m+1:i*m, 1) = Dm' * P(:,i); end BTY2(1:m, 1) = Q(:, 2)*(-1); for i = 2:n-1 % Compute Dm * Xi and store it in the appropriate position in Y BTY2((i-1)*m+1:i*m, 1) = Q(:,i) - Q(:,i+1); end BTY2((n-1)*m+1:n*m, 1) = Q(:,n); BTY = BTY1+BTY2; clear BTY1; clear BTY2; end

这也是一个 MATLAB 函数，用于计算一个矩阵 Y 的 BTY 值。与之前的函数类似，BTY 值也是通过对 Y 进行垂直方向和水平方向的差分计算得出的。

具体来说，该函数首先定义了一个大小为 d 的零向量 BTY1 和 BTY2，其中 d = m*n，m 和 n 分别为矩阵 Y 的行数和列数。然后，它使用了 MATLAB 的 reshape 函数将 Y 转换为两个大小为 m*n 的矩阵 P 和 Q。接下来，该函数使用了 MATLAB 的 sparse 函数创建一个大小为 (m-1)*m 的对角矩阵 Dm，该矩阵的对角线元素为 1，其下对角线元素为 -1。接下来，该函数使用两个 for 循环，分别对矩阵 Y 的每一列进行操作，计算出 BTY1 和 BTY2 的值，最后将它们相加合并成一个大小为 2*d 的向量 BTY 并返回。

总的来说，该函数的作用是计算出一个矩阵的差分值，可以用于信号处理、图像处理等领域。

all_scores = []; n_samples = length(labels); n_class = length(unique(labels)); K = length(W); scores = cell(K,1); max_scores = zeros(K, n_samples); tmp_label = zeros(K, n_samples); for j=1:K projected_X = X * W{j}; scores{j} = projected_X * Y; [max_scores(j,:),tmp_label(j,:)] = max(scores{j}'); end [best_scores,best_idx] = max(max_scores,[],1); label_idx = sub2ind(size(tmp_label), best_idx, 1:n_samples); predict_label = tmp_label(label_idx); %compute the confusion matrix label_mat = sparse(labels,1:n_samples,1,n_class,n_samples); predict_mat = sparse(predict_label,1:n_samples,1,n_class, n_samples); conf_mat = label_mat * predict_mat'; conf_mat_diag = diag(conf_mat); n_per_class = sum(label_mat'); %mean class accuracy mean_class_accuracy = sum(conf_mat_diag ./ n_per_class') / n_class; %per sample accuracy mean_sample_accuracy = sum(conf_mat_diag) / n_samples;

这段代码是用于计算分类任务中的混淆矩阵和准确率的。让我解释一下它的逻辑：

首先，定义了一些变量，包括得分列表（all_scores）、样本数量（n_samples）和类别数量（n_class），以及一个矩阵W的长度（K）。

然后，创建了一些空的变量，包括得分矩阵（scores）、最大得分矩阵（max_scores）和临时标签矩阵（tmp_label）。

接下来，通过将输入矩阵X乘以每个权重矩阵W{j}来计算投影矩阵projected_X。然后，将投影矩阵projected_X与标签矩阵Y相乘，得到每个类别的得分矩阵scores{j}。

对于每个得分矩阵scores{j}，找到每个样本的最大得分和对应的标签，并将它们存储在max_scores(j,:)和tmp_label(j,:)中。

接下来，找到所有样本中最大得分的索引和对应的标签，并将它们存储在best_scores和best_idx中。

使用best_idx和1:n_samples作为索引，从tmp_label中提取预测标签。

接下来，根据真实标签和预测标签创建稀疏矩阵label_mat和predict_mat，并计算它们的乘积，得到混淆矩阵conf_mat。

通过从混淆矩阵的对角线上获取元素，得到每个类别的正确预测数量conf_mat_diag。

计算每个类别的样本数量n_per_class。

计算平均类别准确率，即将每个类别的正确预测数量除以该类别的样本数量，并将结果相加后除以类别数量。

计算平均样本准确率，即将混淆矩阵对角线上的元素相加后除以样本数量。

这段代码的目的是评估分类模型的准确率和混淆矩阵，其中平均类别准确率是针对每个类别的样本数量进行加权的准确率指标，而平均样本准确率是针对所有样本的准确率指标。