e = .01; r = mean(d, 2); dpr = 10000; for i = 1:log2(k) r = [r*(1+e), r*(1-e)]; while (1 == 1) z = disteu(d, r); [m,ind] = min(z, [], 2); t = 0; for j = 1:2^i r(:, j) = mean(d(:, find(ind == j)), 2); %#ok<FNDSB> x = disteu(d(:, find(ind == j)), r(:, j)); %#ok<FNDSB> for q = 1:length(x) t = t + x(q); end end if (((dpr - t)/t) < e) break; else dpr = t; end end end
时间: 2023-06-17 17:03:28 浏览: 42
这段代码是在使用k-means算法进行聚类的过程中,通过不断迭代优化每个聚类中心的位置,从而使得聚类结果更加准确。具体来说,这段代码中的变量含义如下:
- e:用于控制算法的停止条件,当两次迭代聚类结果的距离差小于e时,算法停止。
- r:当前迭代轮次下的聚类中心。
- dpr:上一轮迭代聚类结果的距离和。
- k:聚类的数目。
- d:数据集。
通过对r进行扩展,将当前的聚类中心分别向左右两个方向移动一定的距离,得到新的聚类中心。然后,计算每个样本到这些聚类中心的距离,通过argmin操作确定每个样本所属的聚类。然后,根据每个聚类的样本重新计算聚类中心。最后,判断新的聚类结果与上一轮的聚类结果是否相似,如果相似,则停止迭代,否则继续迭代。
相关问题
drop_path=dpr[i], IndexError: list index out of range
这个错误是由于索引超出列表范围导致的。在你的代码中,你正在尝试访问一个列表中不存在的索引。可能的原因是你正在使用一个超出列表长度的索引值。
要解决这个问题,你可以检查一下你的索引值是否正确,并确保它在列表的有效范围内。另外,还要确保你的列表不是空的,否则无法通过索引访问其中的元素。
如果你能提供更多的代码或上下文信息,我可以给出更具体的建议。
drop_path=dpr[sum(depths[:i_layer]):sum(depths[:i_layer + 1])]
这是一个技术问题,我可以回答。Drop path 是一种正则化技术,用于防止神经网络过拟合。dpr 是一个列表,包含每个层的 drop path 概率。在这个公式中,depths 是一个列表,包含每个块中的层数。i_layer 是当前层的索引。公式的含义是,当前层的 drop path 概率等于前面所有层的层数之和到当前层的层数之和对应的 dpr 值之和。