matlab中 cx = sum(x)/n + 1/sum_dist .* sum(sum(dist .* (x*ones(1, n) - ones(n, 1).*x)));
时间: 2023-12-18 19:05:35 浏览: 27
这是两个不同的公式,分别为:
1. 求向量x的平均值
cx = sum(x)/n
其中,cx为向量x的平均值,sum(x)为向量x的所有元素的和,n为向量x的长度。
2. 求点集x的中心
1/sum_dist .* sum(sum(dist .* (x*ones(1, n) - ones(n, 1).*x)))
其中,x为一个n维点集,dist为n×n的距离矩阵,sum_dist为距离矩阵所有元素之和,.*表示矩阵对应元素相乘,ones(n,1)表示n×1的全1矩阵,x*ones(1,n)表示将向量x复制n次形成n×n的矩阵,ones(n,1).*x表示将向量x复制n次形成n×n的矩阵,并将其转置,最终得到n×n的矩阵,sum(sum())表示对矩阵所有元素求和,1/sum_dist表示距离矩阵的倒数,最终得到一个n维向量,表示点集x的中心。
相关问题
self.exp_v += 0.01*self.normal_dist.entropy()
这个问题是关于数学计算的,我可以回答。self.exp_v = 0.01*self.normal_dist.entropy() 是一个计算式,其中 normal_dist 是一个正态分布,entropy() 函数是计算正态分布的熵。因此,self.exp_v 的值是正态分布的熵乘以 0.01。
self.loss += 0.01*self.normal_dist.entropy()
这行代码是在计算损失函数中加入了正则化项,其中 `self.normal_dist` 是一个正态分布的概率分布对象,`.entropy()` 方法是用来计算该分布的熵值。正则化的目的是为了避免模型过拟合,使得模型在训练过程中更加稳定,防止出现过高的训练误差。这里的 0.01 是正则化项的系数,它可以根据具体任务和数据集的情况进行调整。
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