均方根误差matlab实现

以下是在Matlab中计算均方根误差的示例代码：

% 假设follower_local_y和follower_finalPosition_y是两个向量，分别表示实际观测值和期望值
% 计算向量长度
M = length(follower_local_y);
% 计算均方根误差
RMSE_y = sqrt(sum((follower_finalPosition_y - follower_local_y).^2) / M);

其中，`follower_local_y`和`follower_finalPosition_y`是两个向量，分别表示实际观测值和期望值。`M`表示向量长度，即观测次数。`sum((follower_finalPosition_y - follower_local_y).^2)`计算了观测值与期望值之间的平方差的总和，`sqrt()`函数对这个总和除以观测次数后再开方，得到均方根误差`RMSE_y`。

相关问题

机器学习均方根误差matlab程序

以下是一个简单的机器学习均方根误差的 MATLAB 程序：

function rmse = calculateRMSE(predictions, targets)
% 计算均方根误差
% predictions: 预测值向量
% targets: 目标值向量
% rmse: 均方根误差

    % 计算误差向量
    errors = predictions - targets;
    
    % 计算均方根误差
    rmse = sqrt(mean(errors.^2));
end

旋转矩阵 均方根误差matlab程序

你可以使用以下 MATLAB 程序计算旋转矩阵的均方根误差（RMSE）：

% 输入两个旋转矩阵 R 和 R_est
R = ...; % 原始旋转矩阵
R_est = ...; % 估计的旋转矩阵

% 计算旋转矩阵之间的误差
E = R - R_est;

% 计算均方根误差（RMSE）
RMSE = sqrt(sum(E(:).^2) / numel(E));

在上面的程序中，你需要将 `R` 和 `R_est` 替换为你自己的旋转矩阵。然后，程序会计算两个矩阵之间的误差 `E`，并通过求平方和求平均来计算均方根误差 `RMSE`。

请注意，以上代码假设 `R` 和 `R_est` 是相同大小的旋转矩阵。如果它们的大小不同，你可能需要对它们进行调整或采取其他方法来计算误差。