matlab 代码解释 function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data);

这段 Matlab 代码定义了一个名为 "mat2vector" 的函数，该函数的输入参数有两个，分别为 "data" 和 "num"。其中， "data" 是一个矩阵，"num" 是一个整数。函数的输出参数为 "data_"。

下面解释代码中第二行的意义：

[row, col, ~] = size(data);

这行代码的作用是获取矩阵 "data" 的大小，也就是获取矩阵的行数、列数和第三个维度的大小（如果有的话）。由于这里用不到第三个维度，所以用 "~" 表示忽略掉这个维度的大小。

因此，这行代码执行完毕后，变量 "row" 存储了矩阵 "data" 的行数，"col" 存储了矩阵 "data" 的列数。

相关问题

matlab 代码解释 function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data); data_ = zeros(num,rowcol);

这段 Matlab 代码的功能是将一个多维的矩阵 `data` 转换为一个一维的向量 `data_`，其中 `num` 参数为 `data_` 的长度，即 `data` 的元素个数。

具体来说，`[row,col,~] = size(data)` 用来获取 `data` 的行数和列数，`~` 表示忽略第三维（即矩阵的深度）。然后通过 `row*col` 计算出 `data` 的元素个数，并将其赋值给 `data_` 的长度 `num`。最后，代码通过 `zeros` 函数创建一个大小为 `num` 的全零向量，即 `data_ = zeros(num,row*col)`。

function untitled() load('D:\mat格式的MNIST数据\test_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_images.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\test_images.mat') train_num = 600; test_num = 200; %训练数据,图像转向量 data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num); % 处理训练数据,防止后验概率为0 [data_train,position] = fun(data_train,train_labels1(1:train_num)'); % 处理测试数据 for rows = 1:10 data_test(:,position{1,rows})=[]; end %模型部分 Mdl = fitcnb(data_train,train_labels1(1:train_num)); %测试结果 result = predict(Mdl,data_test); result = result.'; xlabel=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; resultbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; testbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; for i = 1:test_num temp1=result(i); temp1=temp1+1; resultbar(temp1)=resultbar(temp1)+1; temp2=test_labels1(i); temp2=temp2+1; testbar(temp2)=testbar(temp2)+1; end bar(xlabel, [resultbar' testbar']); % 整体正确率 acc = 0.; for i = 1:test_num if result(i)==test_labels1(i) acc = acc+1; end end title('精确度为：',(acc/test_num)*100) end function [output,position] = fun(data,label) position = cell(1,10); %创建cell存储每类中删除的列标 for i = 0:9 temp = []; pos = []; for rows = 1:size(data,1) if label(rows)==i temp = [temp;data(rows,:)]; end end for cols = 1:size(temp,2) var_data = var(temp(:,cols)); if var_data==0 pos = [pos,cols]; end end position{i+1} = pos; data(:,pos)=[]; end output = data; end function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data); data_ = zeros(num,row*col); for page = 1:num for rows = 1:row for cols = 1:col data_(page,((rows-1)*col+cols)) = im2double(data(rows,cols,page)); end end end end

这是一段 MATLAB 代码，针对 MNIST 手写数字数据集进行朴素贝叶斯分类器的训练和测试。具体来说，这段代码将 MNIST 的训练数据和测试数据加载进来，将图像转换为向量，使用朴素贝叶斯分类器进行模型训练和测试，最后输出测试结果的准确率和可视化结果。其中，fun 函数用于处理训练数据，防止后验概率为 0；mat2vector 函数用于将图像矩阵转换为向量。