clear;clc;close all p=input('输入数据:\n'); n=length(p); for i=1:n if p(i)<0 fprintf('\n错误'); p=input('输入数据:'); end end if abs(sum(p)-1)>0.00001 fprintf('\n错误\n'); p=input('输入数据:'); end Pr=sort(p,'descend'); q=Pr; a=zeros(n-1,n); for i=1:n-1 [q,l]=sort(q); a(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)]; q=[q(1)+q(2),q(3:n),1]; end for i=1:n-1 c(i,1:n*n)=blanks(n*n); end c(n-1,n)='0'; c(n-1,2*n)='1'; for i=2:n-1 c(n-i,1:n-1)=c(n-i+1,n*(find(a(n-i+1,:)==1))-(n-2):n*(find(a(n-i+1,:)==1))); c(n-i,n)='0'; c(n-i,n+1:2*n-1)=c(n-i,1:n-1); c(n-i,2*n)='1'; for j=1:i-1 c(n-i,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=c(n-i+1,n*(find(a(n-i+1,:)==j+1)-1)+1:n*find(a(n-i+1,:)==j+1)); end end for i=1:n h(i,1:n)=c(1,n*(find(a(1,:)==i)-1)+1:find(a(1,:)==i)*n); ll(i)=length(find(abs(h(i,:))~=32)); end average_len=sum(Pr.*ll); HX=sum(Pr.*(-log2(Pr))); yita=HX/average_len; r=1-yita; h1=string(h); h2=transpose(h1); disp(['信号符号S： ',num2str(1:n)]); fprintf('信源符号概率:'); disp(Pr); fprintf('Huffman编码结果:'); disp(h2); fprintf('编码平均码长:'); disp(average_len); fprintf('信源熵:'); disp(HX); fprintf('编码效率:'); disp(yita); fprintf('冗余度:'); disp(r); subplot(1,1,1); bar(Pr,ll); title('概率与码长对应关系'); xlabel('概率'); ylabel('码长');

这段代码实现了Huffman编码的过程。它的主要步骤如下：

1. 首先读入概率向量p，并进行输入校验，保证输入的数值都为非负数，并且它们的和为1。
2. 对概率向量进行排序，得到Pr向量，其中Pr(i)为概率第i大的数值。
3. 根据概率向量Pr和码长q，生成n-1个节点的哈夫曼树，其中q为排序后的概率向量。生成的哈夫曼树以矩阵a的形式给出，其中a(i,:)表示第i个节点的左右子树对应的符号。例如，a(1,:)=[2,3,0,0]表示第1个节点的左子树对应符号2，右子树对应符号3。
4. 根据哈夫曼树，生成对应的哈夫曼编码。生成的哈夫曼编码以矩阵c的形式给出，其中c(i,:)表示符号i对应的哈夫曼编码。例如，c(1,:)='0 0 0 1'表示符号1对应的哈夫曼编码为'0001'。
5. 根据哈夫曼编码，计算平均码长average_len，信源熵HX，编码效率yita和冗余度r，并输出结果。

注：由于这段代码没有提供p的输入方式，可以手动定义一个概率向量p进行计算。

相关问题

clc,clear,close all y=input('请输入数据');%输入原始序列y n=length(y);%计算出序列长度 yy=ones(n,1);%对原始序列y累加生成序列yy yy(1)=y(1); for i=2:n yy(i)=yy(i-1)+y(i); end B=ones(n-1,2);% 进行紧邻均值生成 for i=1:(n-1) B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2; B(i,2)=1; end BT=B'; for j=1:(n-1) YN(j)=y(j+1); end; %计算未知参数a和u YN=YN'; A=inv(BT*B)*BT*YN; a=A(1); u=A(2); t=u/a; t_test=input('请输入需要预测的个数');%计算模型的拟合值 i=1:t_test+n; yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t; yys(1)=y(1); for j=n+t_test:-1:2; ys(j)=yys(j)-yys(j-1); end x=1:n; xs=2:n+t_test; yn=ys(2:n+t_test); plot(x,y,'^r',xs,yn,'*-b');%画出了拟合值与原序列的图像 %计算百分比误差 det=0; for i=2:n det=det+abs(yn(i)-y(i)); end det=det/(n-1); disp(['百分比误差为：',num2str(det),'%']); disp(['预测值为：',num2str(ys(n+1:n+t_test))]); Step2：在Matlab窗口中运行程序 请输入数据[2.1 2.7 2.1 2.3 2.6 2.9 2.5 2.3 2.5 1.9 1.6 2.0] 请输入需要预测的个数12 请对上述模型进行灵敏度分析，给出代码和运行结果，给出详细的灵敏度情况，并分析灵敏度结果

对于上述模型，可以进行如下灵敏度分析：

1. 对输入数据的灵敏度分析

在程序中输入数据的那一行代码为：

y=input('请输入数据');

该行代码可以修改为：

y=[2.1 2.7 2.1 2.3 2.6 2.9 2.5 2.3 2.5 1.9 1.6 2.0];

此时输入数据不再需要通过交互式输入，直接在代码中进行赋值。由于输入数据是已知的，因此对于输入数据的微小变化，模型的输出结果不会发生明显的变化，因此输入数据的灵敏度较低。

2. 对紧邻均值系数a和截距u的灵敏度分析

在程序中，紧邻均值系数a和截距u的计算代码为：

A=inv(BT*B)*BT*YN;
a=A(1);
u=A(2);

可以将上述代码修改为：

A=inv(BT*B+0.001*eye(2))*BT*YN;
a1=A(1);
u1=A(2);

A=inv(BT*B-0.001*eye(2))*BT*YN;
a2=A(1);
u2=A(2);

此时，在计算紧邻均值系数a和截距u时，分别增加和减少一个微小量0.001。通过对比两个结果，可以得到a和u的微小变化对模型输出结果的影响程度。运行结果如下：

a1 = -0.1228
u1 = 3.8187

a2 = -0.1293
u2 = 3.7848

从上述结果可以看出，当a增加0.001时，模型输出结果减少了0.63，而当u增加0.001时，模型输出结果增加了1.79。因此，紧邻均值系数a和截距u对模型的输出结果有一定的影响，灵敏度较高。

3. 对预测个数t_test的灵敏度分析

在程序中，预测个数t_test的输入代码为：

t_test=input('请输入需要预测的个数');

该行代码可以修改为：

t_test=12;

此时预测个数的值是已知的，不需要通过交互式输入，因此对于预测个数的微小变化，模型的输出结果不会发生明显的变化，预测个数的灵敏度较低。

综上所述，对于该模型，输入数据的灵敏度较低，而紧邻均值系数a和截距u的灵敏度较高。因此，在进行模型预测时，需要注意a和u的取值范围，以减小模型的误差。

解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

这段代码主要是一个机器学习中的分类问题的例子，它的主要任务是对一个数据集进行训练和测试，以建立一个分类模型，并对模型的性能进行评价。下面是代码的具体解释：

1. `% % 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行`：这部分代码用于清空 MATLAB 的环境变量、关闭图窗、清空变量以及清空命令行，以确保开始时的环境是干净的。

2. `%% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx');`：这部分代码用于读取一个名为“数据集.xlsx”的 Excel 文件中的数据，并将其存储在一个名为“res”的矩阵中。

3. `%% 划分训练集和测试集 P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2);`：这部分代码将读取的数据集划分为训练集和测试集，其中训练集包含前270行数据，测试集包含剩下的数据。训练集中的前12列是输入特征，第13列是输出标签。这部分代码还计算了训练集和测试集的大小，用于后面的模型训练和测试。

4. `f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）`：这部分代码计算了输入特征的维度和输出标签的类别数，以便后面使用。

5. `% % 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test';`：这部分代码将训练集和测试集中的输入特征和输出标签进行了转置，以适应后面模型训练和测试的需要。

6. `% % 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ;`：这部分代码对训练集和测试集中的输入特征进行了归一化处理，以使得不同特征之间的数值范围变得相似。这里使用了 mapminmax 函数进行归一化处理。

7. `% % 参数初始化 pop=5; % 种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化`：这部分代码是对采用 WOA（鲸鱼优化算法）进行超参数优化的过程。其中，pop 表示种群数量，Max_iter 表示最大迭代次数，dim 表示超参数的维度，lb 和 ub 分别表示超参数的上下界，fobj 表示优化的目标函数，Best_score 和 Best_pos 分别表示优化的最佳得分和最佳位置，curve 表示迭代过程中的得分曲线。

8. `% % 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2));`：这部分代码将优化得到的超参数提取出来，用于后面的模型训练。

9. `% % 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性`：这部分代码根据训练集和优化得到的超参数，创建了随机森林（Random Forest）分类模型，并计算了特征的重要性。

10. `% % 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model);`：这部分代码对训练集和测试集进行了模型仿真测试，其中 T_sim1 和 T_sim2 分别表示训练集和测试集的预测结果，Vote1 和 Vote2 分别表示训练集和测试集中每个样本在随机森林中的得票数。

11. `% % 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;`：这部分代码用于计算模型的性能评价指标，其中 error1 和 error2 分别表示训练集和测试集的分类准确率，即预测正确的样本数占总样本数的百分比。