X_poly_test = bsxfun(@minus, X_poly_test, mu); X_poly_test = bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma);在matlab中是什么意思
时间: 2024-06-04 07:09:09 浏览: 14
这行代码是在进行特征缩放,其中:
- `bsxfun` 函数是 Matlab 中的一种函数,它可以对不同维度的数组进行运算,实现广播功能。
- `@minus` 表示进行减法运算,`@rdivide` 表示进行除法运算。
- `X_poly_test` 是需要进行特征缩放的输入数据矩阵,`mu` 和 `sigma` 分别是输入数据矩阵 `X_poly_test` 中每一列的均值和标准差。
- `bsxfun(@minus, X_poly_test, mu)` 的作用是将 `X_poly_test` 中每一列的每个元素减去该列的均值 `mu`。
- `bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma)` 的作用是将 `X_poly_test` 中每一列的每个元素除以该列的标准差 `sigma`。
这样做的目的是将不同的特征缩放到相同的尺度上,以便更好地进行模型训练和预测。
相关问题
% PCA learning [mean_Xbase_PCA, V] = do_pca(Xbase); Xbase = bsxfun(@minus, Xbase, mean_Xbase_PCA); Xcomb = bsxfun(@minus, Xcomb, mean_Xbase_PCA);
这段代码涉及到PCA(Principal Component Analysis)降维的学习过程。
首先,在第一行中,调用了 `do_pca` 函数,传入了 `Xbase` 这个参数,该函数的作用是对 `Xbase` 进行PCA降维。返回值包括 `mean_Xbase_PCA` 和 `V`。`mean_Xbase_PCA` 是 `Xbase` 的均值向量,`V` 是 PCA 变换的投影矩阵。
接下来,在第二行和第三行中,使用 `bsxfun` 函数对 `Xbase` 和 `Xcomb` 进行均值归一化处理。通过减去 `mean_Xbase_PCA`,使得 `Xbase` 和 `Xcomb` 的每个特征的均值为零。这是为了在PCA降维之前将数据集进行标准化处理,以确保每个特征对降维结果的贡献相等。
这些操作将为接下来的PCA降维过程提供准备,并帮助提高降维后的数据质量和可解释性。
%% Starting of EXEM training % PCA learning [mean_Xbase_PCA, V] = do_pca(Xbase); Xbase = bsxfun(@minus, Xbase, mean_Xbase_PCA); Xval = bsxfun(@minus, Xval, mean_Xbase_PCA);
这段代码是EXEM训练的开始部分。首先进行PCA(Principal Component Analysis)学习。
1. `do_pca`函数用于对训练数据集`Xbase`进行PCA降维。返回值`mean_Xbase_PCA`是训练数据集`Xbase`的均值,并且`V`是PCA变换的投影矩阵。
2. 接下来,对训练数据集`Xbase`和验证数据集`Xval`进行均值归一化。通过使用`bsxfun`函数,将训练数据集和验证数据集中的每个样本减去之前计算得到的均值`mean_Xbase_PCA`,以实现均值归一化的操作。
这段代码的目的是在EXEM训练过程中,首先对训练数据集进行PCA降维,然后将训练数据集和验证数据集进行均值归一化,以便后续的模型训练和评估。
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