[m,n] = size(data); theta = data(:,1); radian = zeros(m,3); r = data(:,2); x_y = zeros(m,2); dis = zeros(m-1,1); d = zeros(m,1); 什么意思

时间: 2023-05-12 07:02:51 浏览: 61
这段代码是在计算一个数据集中的一些值。其中,size(data)返回数据集的行列数,将其分别赋值给m和n。data(:,1)表示取数据集中所有行的第一列,将其赋值给theta。radian是一个m行3列的矩阵,初始化为0。data(:,2)表示取数据集中所有行的第二列,将其赋值给r。x_y是一个m行2列的矩阵,初始化为0。dis是一个m-1行1列的矩阵,初始化为0。d是一个m行1列的矩阵,初始化为0。
相关问题

m = size(X, 1); num_labels = size(Theta2, 1);

这是一段代码,其中X是一个矩阵,Theta2是一个矩阵。这段代码获取了X矩阵的行数和Theta2矩阵的行数,分别存储在m和num_labels变量中。 - size(X, 1)返回X矩阵的行数,即样本数量。 - size(Theta2, 1)返回Theta2矩阵的行数,即输出层的神经元个数,也就是我们要分类的类别数量。 这两个变量的作用是确定神经网络的输入层和输出层的大小,以便后续使用。

clc,clear format long x=xlsread('data.xlsx');%把原始数据保存在纯文本文件data.txt中 X=x(:,[1:3]);%X为输入变量,3为输入变量的个数这里可以自己设置 X=X'; Y=x(:,[4:5]);%Y为输出变量,5(3+2),2为输出变量的个数这里可以自己设置 Y=Y'; n=size(X',1);m=size(X,1);s=size(Y,1); A=[-X' Y']; b=zeros(n,1); LB=zeros(m+s,1);UB=[]; for i=1:n; f=[zeros(1,m) -Y(:,i)']; Aeq=[X(:,i)',zeros(1,s)];beq=1; w(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); E(i,i)=Y(:,i)'*w(m+1:m+s,i); end theta=diag(E)'; fprintf('用DEA方法对此的相对评价结果为:\n'); disp(theta); omega=w(1:m,:) mu=w(m+1:m+s,:)以上是CCR模型的matlab代码,请改写成BBC模型的matlab代码

BBC模型的MATLAB代码如下,其中包括了季节性分析、趋势分析和随机性分析的实现。 ``` clc; clear; format long; % 导入数据 x = xlsread('data.xlsx'); X = x(:,1:3); Y = x(:,4:5); % 数据转置 X = X'; Y = Y'; % 初始化参数 n = size(X,2); m = size(X,1); s = size(Y,1); A = [-X' Y']; b = zeros(n,1); LB = zeros(m+s,1); UB = []; % 进行BBC模型分析 for i = 1:n % 季节性分析 [Xs,d] = detrend(X(:,i)); [Xs,mS] = deseasonal(Xs,d); % 趋势分析 [Xt,~] = detrend(Xs,mS); % 随机性分析 [E,~] = resid(Y(:,i),Xt); % CCR模型 f = [zeros(1,m) -Y(:,i)']; Aeq = [Xt',zeros(1,s)]; beq = 1; w(:,i) = linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); % 计算效率值 E(i,i) = Y(:,i)'*w(m+1:m+s,i); theta(i) = E(i,i); end % 输出结果 fprintf('用BBC方法对此的相对评价结果为:\n'); disp(theta); ``` 需要注意的是,BBC模型的具体实现需要结合具体的数据和统计分析方法进行,上述代码仅供参考。

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