temp = repmat(sqrt(sum(abs(wt).^2, 3)), [1, 1, Nc]); wt = wt ./ temp; wt(temp==0) = 0; wt = reshape(wt, [], Nc);
时间: 2023-06-14 17:03:20 浏览: 94
这是一段 MATLAB 代码,主要作用是对一个三维矩阵 `wt` 进行归一化处理,使其每个二维矩阵的范数为1。具体来说,先计算每个二维矩阵的模长(即范数),再将每个二维矩阵中的每个元素除以该模长,最后将三维矩阵转化为二维矩阵。具体解释如下:
- `wt` 是一个三维矩阵,第三维有 Nc 个元素。
- `abs(wt).^2` 对 `wt` 中的每个元素取绝对值并平方,得到一个与 `wt` 维度相同的矩阵。
- `sum(abs(wt).^2, 3)` 对上述矩阵沿着第三维求和,得到一个二维矩阵,表示每个二维矩阵的模长的平方之和。
- `sqrt(sum(abs(wt).^2, 3))` 对上述二维矩阵取平方根,得到每个二维矩阵的模长。
- `repmat(sqrt(sum(abs(wt).^2, 3)), [1, 1, Nc])` 将上述二维矩阵沿着第三维复制 Nc 次,得到一个与 `wt` 维度相同的矩阵,表示每个二维矩阵的模长。
- `wt ./ temp` 对 `wt` 中的每个元素除以其对应的模长,得到每个二维矩阵的单位向量。
- `wt(temp==0) = 0` 将模长为 0 的二维矩阵中的元素全部置为 0。
- `reshape(wt, [], Nc)` 将三维矩阵转化为二维矩阵,其中每一列代表原来三维矩阵中的一个二维矩阵。
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distances = sqrt(sum((X-repmat(X(i,:), N, 1)).^2, 2))
这是一个计算欧式距离的公式,其中X是一个N行D列的矩阵,repmat(X(i,:), N, 1)是一个N行D列的矩阵,表示将X的第i行复制N次构成的矩阵,^2表示对矩阵中每个元素求平方,sum(...,2)表示对矩阵每行进行求和,最后再对每个和进行开方得到结果。该公式可用于计算X中每行与其他行之间的欧式距离。
解释err=sqrt(mean((repmat(yt,1,m)-yhat).^2));
这行代码是计算预测值 yhat 与真实值 yt 之间的均方根误差(RMSE),其中:
- repmat(yt,1,m) 会将真实值 yt 扩展为一个 m 列的矩阵,其中每一列都是 yt 的复制。
- yhat 也是一个 m 列的矩阵,其中每一列都是模型对应输入的预测值。
- (repmat(yt,1,m)-yhat) 表示将上述两个矩阵相减,得到一个 m 列的矩阵,其中每一列都是对应真实值和预测值之间的误差。
- (repmat(yt,1,m)-yhat).^2 对上述误差矩阵中的每个元素进行平方运算。
- mean((repmat(yt,1,m)-yhat).^2) 对上述平方误差矩阵中的所有元素求平均值,得到均方误差(MSE)。
- sqrt(mean((repmat(yt,1,m)-yhat).^2)) 对上述均方误差进行平方根运算,得到均方根误差(RMSE),用于衡量预测值与真实值之间的差距。