请用MATLAB写一个代码，一共有18个矩阵，在前17个矩阵里面挑选5个矩阵，并求这5个矩阵的平均，将与第18个矩阵偏差最小的5个矩阵的平均的组合挑选出来，通过计算RMSE（均方根偏差）和R（相关系数）进行确定

好的，以下是MATLAB的代码：

首先，我们需要将18个矩阵存储在一个cell数组中，如下所示：

M = cell(1, 18);
% 依次读取18个矩阵
for i = 1:18
    M{i} = readmatrix(sprintf('matrix_%d.csv', i));
end

接下来，我们将从前17个矩阵中挑选5个矩阵进行平均，代码如下：

% 从前17个矩阵中挑选5个矩阵进行平均
selected = randperm(17, 5);
average_5 = zeros(size(M{1}));
for i = 1:5
    average_5 = average_5 + M{selected(i)};
end
average_5 = average_5 / 5;

然后，我们需要计算第18个矩阵与所有平均矩阵的偏差，代码如下：

% 计算第18个矩阵与所有平均矩阵的偏差
deviations = zeros(1, 17);
for i = 1:17
    deviations(i) = norm(M{i} - average_5, 'fro');
end

接下来，我们将找到与第18个矩阵偏差最小的5个矩阵的平均，代码如下：

% 找到与第18个矩阵偏差最小的5个矩阵的平均
[~, indices] = sort(deviations);
average_5_min_deviation = zeros(size(M{1}));
for i = 1:5
    average_5_min_deviation = average_5_min_deviation + M{indices(i)};
end
average_5_min_deviation = average_5_min_deviation / 5;

最后，我们可以计算RMSE和R来确定平均矩阵的组合，代码如下：

% 计算RMSE和R来确定平均矩阵的组合
RMSE_5 = sqrt(mean((M{18} - average_5).^2), 'all');
R_5 = corr2(M{18}, average_5);
RMSE_5_min_deviation = sqrt(mean((M{18} - average_5_min_deviation).^2), 'all');
R_5_min_deviation = corr2(M{18}, average_5_min_deviation);

这样就完成了问题的解答。