o=ones(6,1); for i=1:1:6 o(i)=0.001; end o=o';
时间: 2024-05-29 17:10:14 浏览: 18
This code creates a row vector 'o' of size 1x6 and initializes all its elements to 1. Then, it loops through each element of the vector and sets it to 0.001. Finally, it transposes the vector to make it a column vector.
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clear all; n=0.2; w=[0,0,0]; P=[-9,1,-12,-4,0,5;... 15,-8,4,5,11,9]; d=[0,1,0,0,0,1]; P=[ones(1,6);P]; MAX=20; i=0; while 1 v=w*P; y=hardlim(v); e=(d-y); ee(i+1)=mae(e); if (ee(i+1)<0.001) disp('we have got it:'); disp(w); break; end w=w+n*(d-y)*P'; i=i+1; if (i>=MAX) disp('MAX times loop'); disp(w); disp(ee(i+1)); break; end end figure; subplot(2,1,1); plot([-9,-12,-4,0],[15,4,5,11],'o'); hold on; plot([1,5],[-8,9],'*'); axis([-13,6,-10,16]); legend('第一类','第二类'); title('6个坐标点的二分类'); x=-13:.2:6; y=x*(-w(2)/w(3)-w(1)/w(3)); plot(x,y); hold off; subplot(2,1,2); x=0:i; plot(x,ee,'o-'); s=sprintf('mae的值(迭代次数:%d)',i+1); title(s); 转变成python语言
在Python中,可以将上述MATLAB代码转换为以下代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 0.2
w = np.zeros(3)
P = np.array([[-9, 1, -12, -4, 0, 5], [15, -8, 4, 5, 11, 9]])
d = np.array([0, 1, 0, 0, 0, 1])
P = np.vstack((np.ones(6), P))
MAX = 20
i = 0
ee = []
while True:
v = np.dot(w, P)
y = np.heaviside(v, 0)
e = d - y
ee.append(np.mean(np.abs(e)))
if ee[i] < 0.001:
print('we have got it:')
print(w)
break
w = w + n * np.dot((d - y), P.T)
i += 1
if i >= MAX:
print('MAX times loop')
print(w)
print(ee[i])
break
plt.figure()
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot([-9, -12, -4, 0], [15, 4, 5, 11], 'o')
plt.hold(True)
plt.plot([1, 5], [-8, 9], '*')
plt.axis([-13, 6, -10, 16])
plt.legend(['Class 1', 'Class 2'])
plt.title('Binary Classification of 6 Coordinate Points')
x = np.arange(-13, 6, 0.2)
y = x * (-w[1] / w[2] - w[0] / w[2])
plt.plot(x, y)
plt.hold(False)
plt.subplot(2, 1, 2)
x = np.arange(0, i + 1)
plt.plot(x, ee, 'o-')
s = f'mae value (iterations: {i + 1})'
plt.title(s)
plt.show()
```
这是将MATLAB代码转换为Python代码的基本过程。请注意,在Python中,需要使用NumPy库进行矩阵运算,并使用Matplotlib库进行绘图。另外,一些函数和语法略有不同,因此可能需要进行适当的调整和修改。
element_content = [0.0001 0.0003 0.0003 0.0002 0.0004; 0.0017 0.0017 0.001 0.0013 0.0018; 0.0028 0.0027 0.0024 0.0025 0.0029; 0.0011 0.0009 0.0009 0.0008 0.0011; 0.0002 0.0001 0.0002 0.0002 0.0003; 0.0005 0.0004 0.0006 0.0006 0.0003; 0.0019 0.0021 0.0024 0.001 0.0025; 0.0012 0.0013 0.0013 0.0012 0.0015; 0.0024 0.0046 0.0016 0.0013 0.0049; 0.0001 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002; 0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 0; 0 0.0843 0 0 0.0911; 0 0 0.0883 0 0.0886; 0 0 0 0.0597 0.0786]; cycling_performance = [71.10 83.50 79.30 87.60 91.70; 52.50 74.20 70.10 83.50 87.60]; cycling_performance = cycling_performance / 100; % 转换为百分比 % 检查自变量与因变量列数是否匹配 if size(element_content, 2) ~= numel(cycling_performance) error('自变量与因变量列数不匹配'); end % 构建设计矩阵 X = [ones(size(cycling_performance, 1), 1) element_content]; % 将因变量转换为向量 Y = cycling_performance(:); % 进行多元线性回归 [b, bint, r, rint, stats] = regress(Y, X); % 输出回归结果 disp('回归系数:'); disp(b); disp('回归统计信息:'); disp(stats); 这段matlab代码自变量与因变量列数不匹配,请帮我改正
根据您的说明,我注意到您的自变量 `element_content` 的列数与因变量 `cycling_performance` 的列数不匹配。为了解决这个问题,您可以选择以下两种方法之一:
方法一:将 `element_content` 矩阵进行转置,使其列数与 `cycling_performance` 的列数相匹配。
```matlab
element_content = [0.0001 0.0003 0.0003 0.0002 0.0004;
0.0017 0.0017 0.001 0.0013 0.0018;
0.0028 0.0027 0.0024 0.0025 0.0029;
0.0011 0.0009 0.0009 0.0008 0.0011;
0.0002 0.0001 0.0002 0.0002 0.0003;
0.0005 0.0004 0.0006 0.0006 0.0003;
0.0019 0.0021 0.0024 0.001 0.0025;
0.0012 0.0013 0.0013 0.0012 0.0015;
0.0024 0.0046 0.0016 0.0013 0.0049;
0.0001 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002;
0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 0;
0 0.0843 0 0 0.0911;
0 0 0.0883 0 0.0886;
0 0 0 0.0597 0.0786];
cycling_performance = [71.10 83.50 79.30 87.60 91.70;
52.50 74.20 70.10 83.50 87.60];
cycling_performance = cycling_performance / 100; % 转换为百分比
% 检查自变量与因变量列数是否匹配
if size(element_content', 2) ~= numel(cycling_performance)
error('自变量与因变量列数不匹配');
end
% 构建设计矩阵
X = [ones(size(cycling_performance, 1), 1) element_content'];
% 将因变量转换为向量
Y = cycling_performance(:);
% 进行多元线性回归
[b, bint, r, rint, stats] = regress(Y, X);
% 输出回归结果
disp('回归系数:');
disp(b);
disp('回归统计信息:');
disp(stats);
```
方法二:将因变量 `cycling_performance` 的列数与自变量 `element_content` 的列数相匹配。
```matlab
element_content = [0.0001 0.0003 0.0003 0.0002 0.0004;
0.0017 0.0017 0.001 0.0013 0.0018;
0.0028 0.0027 0.0024 0.0025 0.0029;
0.0011 0.0009 0.0009 0.0008 0.0011;
0.0002 0.0001 0.0002 0.0002 0.0003;
0.0005 0.0004 0.0006 0.0006 0.0003;
0.0019 0.0021 0.0024 0.001 0.0025;
0.0012 0.0013 0.0013 0.0012 0.0015;
0.0024 0.0046 0.0016 0.0013 0.0049;
0.0001 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002;
0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 0;
0 0.0843 0 0 0.0911;
0 0 0.0883 0 0.0886;
0 0 0 0.0597 0.0786];
cycling_performance = [71.10 83.50 79.30;
52.50 74.20 70.10];
cycling_performance = cycling_performance / 100; % 转换为百分比
% 检查自变量与因变量列数是否匹配
if size(element_content, 2) ~= numel(cycling_performance)
error('自变量与因变量列数不匹配');
end
% 构建设计矩阵
X = [ones(size(cycling_performance, 1), 1) element_content(:, 1:size(cycling_performance, 2))];
% 将因变量转换为向量
Y = cycling_performance(:);
% 进行多元线性回归
[b, bint, r, rint, stats] = regress(Y, X);
% 输出回归结果
disp('回归系数:');
disp(b);
disp('回归统计信息:');
disp(stats);
```
请根据您的需求选择其中一种方法,并测试代码是否正常运行。如果还有其他问题,请随时向我提问。
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