function [z,mu,sigma] = zscore(x,flag,dim) %ZSCORE Standardized z score for tall arrays % Z = ZSCORE(X) % [Z,MU,SIGMA] = ZSCORE(X) % [...] = ZSCORE(X,1) % [...] = ZSCORE(X,FLAG,DIM) % % See also ZSCORE, MEAN, STD. % Copyright 2015 The MathWorks, Inc. if nargin < 2 flag = 0; end if nargin < 3 % We can't determine dim for tall arrays as the size might not be % known. If not supplied, use the dimensionless versions. validateFlag(flag) mu = mean(x); sigma = std(x,flag); else % User supplied dim validateFlag(flag) mu = mean(x,dim); sigma = std(x,flag,dim); end % Now standardize X to give Z, taking care when sigma is zero sigma0 = sigma; subs = struct('type','()','subs',{{sigma0==0}}); sigma0 = subsasgn(sigma0, subs, 1); z = (x - mu) ./ sigma0; function validateFlag(flag) validateattributes(flag,{'numeric'}, {'integer','scalar','binary'}, 2);

这是一个 Matlab 函数，用于对一个 tall 数组进行标准化处理，返回标准化后的数组 Z，以及均值 MU 和标准差 SIGMA。其中 flag 和 dim 是可选参数，用于指定标准化的方向和方式。如果 flag 为 1，则表示按列进行标准化；如果 flag 为 0 或省略，则表示按行进行标准化。dim 参数用于指定在哪个维度上进行标准化，如果省略则默认为第一个非单一维度。

如果输入参数个数小于 2，则默认按行进行标准化。如果输入参数个数小于 3，则无法确定 tall 数组的维度，此时会使用无维度版本的函数。函数会根据输入参数的不同，调用不同的 mean 和 std 函数来计算均值和标准差。

在标准化时需要注意，当标准差为 0 时，会将标准差替换为 1，避免除以 0 的问题。

该函数是由 MathWorks 公司版权所有。

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function [z,mu,sigma] = zscore(x,flag,dim) %ZSCORE Standardized z score for tall arrays % Z = ZSCORE(X) % [Z,MU,SIGMA] = ZSCORE(X) % [...] = ZSCORE(X,1) % [...] = ZSCORE(X,FLAG,DIM) % % See also ZSCORE, MEAN, STD. % Copyright 2015 The MathWor

ker Inc.

这是一个 Matlab 函数，用于对一个 tall 数组进行标准化处理，返回标准化后的数组 Z，以及均值 MU 和标准差 SIGMA。其中 flag 和 dim 是可选参数，用于指定标准化的方向和方式。如果 flag 为 1，则表示按列进行标准化；如果 flag 为 0 或省略，则表示按行进行标准化。dim 参数用于指定在哪个维度上进行标准化，如果省略则默认为第一个非单一维度。该函数是由 MathWorks 公司版权所有。

load ('D:\matlab1\mat\170.mat') X = data.X; % 特征数据 Y = data.Y; % 标签数据 % 数据预处理 X = zscore(X); % 对特征数据进行标准化处理 % 划分训练集和测试集 cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3); % 划分数据集，70%的数据用于训练，30%的数据用于测试 idx = cv.test; % 获取测试集索引 XTrain = X(~idx,:); % 训练集特征数据 YTrain = categorical(Y(~idx)); % 训练集标签数据 XTest = X(idx,:); % 测试集特征数据 YTest = categorical(Y(idx)); % 测试集标签数据未定义变量 "data" 或类 "data.X"。 出错 resnet_18 (line 7) X = data.X; % 特征数据

在这段MATLAB代码中，出现了变量未定义的错误，可能是因为变量没有被正确加载或定义。在这段代码中，需要确保以下变量已经被正确加载或定义：

1. `data.X`：特征数据。

2. `data.Y`：标签数据。

如果这些变量没有被正确加载或定义，可以尝试使用以下代码进行加载：

load('D:\matlab1\mat\170.mat'); 
X = double(XTrain)/255; % 获取训练集特征数据
Y = categorical(YTrain); % 获取训练集标签数据

% 数据预处理
X = zscore(X); % 对特征数据进行标准化处理

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(length(Y),'HoldOut',0.3); % 划分数据集，70%的数据用于训练，30%的数据用于测试
idx = cv.test; % 获取测试集索引
XTrain = X(~idx,:); % 训练集特征数据
YTrain = Y(~idx); % 训练集标签数据
XTest = X(idx,:); % 测试集特征数据
YTest = Y(idx); % 测试集标签数据

其中，`XTrain`和`YTrain`是从`.mat`文件中加载的训练集特征数据和标签数据，`X`和`Y`是为了方便数据预处理而定义的中间变量。然后对特征数据进行标准化处理，最后使用`cvpartition`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。最后将训练集和测试集的特征数据和标签数据保存到`XTrain`、`XTest`、`YTrain`和`YTest`变量中，其中标签数据不需要使用`categorical`函数进行转换，因为在`.mat`文件中已经是分类数组的格式。