注释MATLAB代码for i=1: N2 for j=1: 2*N1 dist1(i, j) =sqrt((test1(i, 1) -train(j, 1) ) ^2+(test1(i, 2) -train(j, 2) ) ^2) ;%距离 dist2(i, j) =sqrt((test2(i, 1) -train(j, 1) ) ^2+(test2(i, 2) -train(j, 2) ) ^2) ; end %计算每个考试点到所有训练点的距离 col1=find(dist1(i, : ) ==min(dist1(i, : ) ) , 1) ; if col1>N1 err_index1(t1) =i; t1=t1+1; end col2=find(dist2(i, : ) ==min(dist2(i, : ) ) , 1) ; if col2<=N1 err_index2(t2) =i; t2=t2+1; end %找到距离该考试点最近的训练点, 判断是否错分 end
时间: 2023-09-10 11:06:48 浏览: 41
以下是对这段MATLAB代码的注释:
```matlab
% 对每个测试样本计算到所有训练样本的距离
for i = 1:N2
for j = 1:2*N1
% 计算距离
dist1(i,j) = sqrt((test1(i,1)-train(j,1))^2 + (test1(i,2)-train(j,2))^2);
dist2(i,j) = sqrt((test2(i,1)-train(j,1))^2 + (test2(i,2)-train(j,2))^2);
end
% 找到距离该测试点最近的训练点,判断是否错分
col1 = find(dist1(i,:) == min(dist1(i,:)), 1);
if col1 > N1 % 如果距离第一个高斯分布的训练样本更近
err_index1(t1) = i; % 记录错误分类的索引
t1 = t1 + 1; % 错误分类计数加一
end
col2 = find(dist2(i,:) == min(dist2(i,:)), 1);
if col2 <= N1 % 如果距离第二个高斯分布的训练样本更近
err_index2(t2) = i; % 记录错误分类的索引
t2 = t2 + 1; % 错误分类计数加一
end
end
```
这段代码对于每个测试样本计算其到所有训练样本的距离,并在距离最近的训练样本中找到属于哪个高斯分布。如果距离第一个高斯分布的训练样本更近,则将该测试样本的索引记录到`err_index1`中;如果距离第二个高斯分布的训练样本更近,则将该测试样本的索引记录到`err_index2`中。在后续的分析中,这些错误分类的索引将被使用。