x1 = features(:,1); % 第一个特征 x2 = features(:,2); % 第二个特征 % 假设已经对数据进行了聚类，将每个数据点的簇标签存储在idx中 unique_labels = unique(idx); colors = hsv(length(unique_labels)); % 生成不同颜色 figure; for i = 1:length(unique_labels) cluster_i = find(idx == unique_labels(i)); fprintf('Cluster %d includes %d samples: %s\n', i, length(cluster_i), num2str(cluster_i)); scatter3(x1(cluster_i), x2(cluster_i), [], colors(i,:), 'filled'); % scatter3(x1(cluster_i), x2(cluster_i), x3(cluster_i), x4(cluster_i), x5(cluster_i), [], colors(i,:), 'filled'); % 绘制散点图 hold on; end xlabel('Feature 1'); ylabel('Feature 2'); legend('Cluster 1', 'Cluster 2');检查代码，修改为有两个特征聚类的

Lab2 KNN&多项式分类器的设计及应用实验1

这可以通过特征的多项式组合实现，如x1*x2，x1^2等。在Python的sklearn中，PolynomialFeatures类可以用于生成多项式特征。在实际应用中，还需要进行交叉验证、网格搜索等方法来选择最佳的K值和其他超参数...

用于排课的matlab代码-OpenCVRandomForest:使用OpenCV实现多元随机森林

这些模型假定数据按列排列，即每一列都有一个新的数据样本，例如： trainFeatures = [x1, x2, x3, ......, xN], trainTarget = [y1, y2, y3, ......, yN], xi是输入特征向量，yi是多元连续目标标签用指定数目的树...

def forward(self, x): input_shape = x.shape[-2:] x1 = x[:, :3, ...] x2 = x[:, 3:, ...] features1 = self.backbone1(x1) features2 = self.backbone2(x2)

这段代码是一个 PyTorch 的模型的前向传播函数。该模型输入一个张量 x，将其拆分成两个部分 x1 和 x2，并分别对它们进行特征提取。x1 和 x2 的维度分别为 ...最终，该函数返回两个特征张量 features1 和 features2。

class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=32, stride=8, padding=12) self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.BN = nn.BatchNorm1d(num_features=64) self.conv3_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=8, stride=1) self.fc = nn.Linear(in_features=256 * 3, out_features=4) ##这里的256*3是计算出来的 self.softmax = nn.Softmax() def forward(self, x): x = self.conv1(x) ## x:Batch, 1, 1024 x = self.pool1(x) x1 = self.conv3_1(x) x1 = self.pool3_1(x1) x1 = self.conv3_2(x1) x1 = self.pool3_2(x1) x1 = self.conv3_3(x1) x1 = self.pool3_3(x1) x2 = self.conv5_1(x) x2 = self.pool5_1(x2) x2 = self.conv5_2(x2) x2 = self.pool5_2(x2) x2 = self.conv5_3(x2) x2 = self.pool5_3(x2) x3 = self.conv7_1(x) x3 = self.pool7_1(x3) x3 = self.conv7_2(x3) x3 = self.pool7_2(x3) x3 = self.conv7_3(x3) x3 = self.pool7_3(x3) x1 = self.pool2(x1) x2 = self.pool2(x2) x3 = self.pool2(x3) Batch, Channel, Length = x1.size() x1 = x1.view(Batch, -1) Batch, Channel, Length = x2.size() x2 = x2.view(Batch, -1) Batch, Channel, Length = x3.size() x3 = x3.view(Batch, -1) x = torch.cat((x1, x2, x3), dim=1) x = self.fc(x) # x = self.softmax(x) return x，解释代码和参数

这是一个神经网络模型，在初始化时包含了多个卷积层和池化层。其中包括使用不同卷积核大小的卷积层以及对应的池化层，以及最后的全连接层。这个模型可以用于分类任务，输出4个类别的预测结果。网络中还包括了...

clear all; % TODO: Edit this to point to the folder your caffe mex file is in. % path_to_matcaffe = '/data/jkrause/cs231b/caffe-rc2/matlab/caffe'; path_to_matcaffe = 'C:/Users/DELL/Downloads/caffe-master/windows'; addpath(path_to_matcaffe) % Load up the image im = imread('peppers.png'); % Get some random image regions (format of each row is [x1 y1 x2 y2]) % Note: If you want to change the number of regions you extract features from, % then you need to change the first input_dim in cnn_deploy.prototxt. regions = [ 1 1 100 100; 100 50 400 250; 1 1 512 284; 200 200 230 220 100 100 300 200]; % Convert image from RGB to BGR and single, which caffe requires. im = single(im(:,:,[3 2 1])); % Get the image mean and crop it to the center mean_data = load('ilsvrc_2012_mean.mat'); image_mean = mean_data.image_mean; cnn_input_size = 227; % Input size to the cnn we trained. off = floor((size(image_mean,1) - cnn_input_size)/2)+1; image_mean = image_mean(off:off+cnn_input_size-1, off:off+cnn_input_size-1, :); % Extract each region ims = zeros(cnn_input_size, cnn_input_size, 3, size(regions, 1), 'single'); for i = 1:size(regions, 1) r = regions(i,:); reg = im(r(2):r(4), r(1):r(3), :); % Resize to input CNN size and subtract mean reg = imresize(reg, [cnn_input_size, cnn_input_size], 'bilinear', 'antialiasing', false); reg = reg - image_mean; % Swap dims 1 and 2 to work with caffe ims(:,:,:,i) = permute(reg, [2 1 3]); end % Initialize caffe with our network. % -cnn_deploy.prototxt gives the structure of the network we're using for % extracting features and is how we specify we want fc6 features. % -cnn512.caffemodel is the binary network containing all the learned weights. % -'test' indicates that we're only going to be extracting features and not % training anything init_key = caffe('init', 'cnn_deploy.prototxt', 'cnn512.caffemodel', 'test'); caffe('set_device', 0); % Specify which gpu we want to use. In this case, let's use the first gpu. caffe('set_mode_gpu'); %caffe('set_mode_cpu'); % Use if you want to use a cpu for whatever reason % Run the CNN f = caffe('forward', {ims}); % Convert the features to (num. dims) x (num. regions) feat = single(reshape(f{1}(:), [], size(ims, 4)));

首先，加载一张图片，然后选取几个随机的区域，并将每个区域缩放到CNN要求的输入尺寸。然后，使用已经训练好的CNN模型对这些区域进行特征提取，并将提取到的特征向量进行reshape操作，以便后续的处理。这段代码使用...

class MyNet(nn.Module): def init(self): super(MyNet, self).init() self.vgg16 = vgg16(pretrained=True) self.resnet18 = resnet18(pretrained=True) self.vgg16.classifier = nn.Identity() self.resnet18.fc = nn.Identity() self.fc = nn.Linear(25600, 2) def forward(self, x): x1 = self.vgg16(x) x2 = self.resnet18(x) x1 = x1.view(x1.size(0), -1) x2 = x2.view(x2.size(0), -1) x = torch.cat((x1, x2), dim=1) x = self.fc(x) return x 将以上代码加入CBAM注意力机制

我们将CBAM模块添加到了vgg16和resnet18模型的输出上，并将输出结果进行拼接，然后再通过一个全连接层将其映射到2维输出。需要注意的是，这里我们使用了pytorch提供的预训练模型，所以需要先安装pytorch。

def forward(self, x, edge_index, edge_feat): x1, x2 = x x_init = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity1 = self.distance(x_init[src], x_init[trg]) abs_init = torch.abs(x_init[src] - x_init[trg]) x1 = self.handcrafted_node_embedding(x1) x2 = self.learned_node_embedding(x2) x = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity2 = self.distance(x[src], x[trg]) edge_feat_in = torch.cat((abs_init, similarity1[:, None], x[src], x[trg], torch.abs(x[src] - x[trg]), similarity2[:, None]), dim=-1) edge_init_features = self.learned_edge_embedding(edge_feat_in) edge_feat_mp = self.message_passing(x, edge_index, edge_init_features) pred = self.edge_classifier(edge_feat_mp).squeeze() return pred

7. 将多个特征拼接起来，包括 abs_init、similarity1、x[src]、x[trg]、torch.abs(x[src] - x[trg])、similarity2，得到输入边特征 edge_feat_in。 8. 使用 learned_edge_embedding 对 edge_feat_...

帮我解释下下面代码的关键代码结合代码来解释 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(max_depth = 4, n_estimators = 5, max_features = 1) #训练随机森林 rf.fit(X,y) title = ('RandomForestClassifier') # 设置绘图窗口 fig, ax = plt.subplots(figsize = (5, 5)) plt.subplots_adjust(wspace = 1, hspace = 1) #前两个特征 X0, X1 = X[:, 0], X[:, 1] #生成测试样本数据 xx, yy = make_meshgrid(X0, X1) #对测试样本进行预测 plot_test_results(ax, rf, xx, yy, cmap = plt.cm.coolwarm, alpha = 0.8) #显示训练样本 ax.scatter(X0, X1, c = y, cmap = plt.cm.coolwarm, s = 20, edgecolors = 'k') ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax.set_xlabel('x1') ax.set_ylabel('x2') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show()

- max_features：每个决策树用于拆分的最大特征数量。接下来，rf.fit(X,y) 这行代码就是使用训练数据X和y来训练随机森林分类器。最后，这段代码还使用plot_test_results()函数可视化了分类结果，将...

Figure 2: You will match points between the template and target image using SIFT features. The SIFT is composed of scale, orientation, and 128 dimensional local feature descriptor (integer), f ∈ Z128. You will use the SIFT features to match between two images, I1 and I2. Use two sets of descriptors from the template and target, find the matches using nearest neighbor with the ratio test. You may use knnsearch built-in function in MATLAB. function [x1, x2] = FindMatch(I1, I2) Input: two input gray-scale images with uint8 format. Output: x1 and x2 are n × 2 matrices that specify the correspondence. Description: Each row of x1 and x2 contains the (x, y) coordinate of the point correspondence in I1 ad I2, respectively, i.e., x1(i,:) ↔ x2(i,:). (Note) You can only use VLFeat for the SIFT descriptor extraction. Matching with the ratio test needs to be implemented by yourself.

5. 将匹配的点对应的坐标保存在两个矩阵 x1 和 x2 中，其中 x1(i,:) 是第 i 个匹配点在 I1 中的坐标，x2(i,:) 是它在 I2 中的坐标。这里需要注意的是，VLFeat 可以用来提取 SIFT 描述符，但是最近邻搜索和距离比值...

X1, y1 = datasets.make_circles(n_samples=2000, factor=.6, noise=.02) X2, y2 = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[[1.2, 1.2]], cluster_std=[[.1]], random_state=9)

第一个数据集使用make_circles函数生成2000个样本，这些样本分布在环形区域内，内圈半径为外圈半径的0.6倍，加入了0.02的噪声。第二个数据集使用make_blobs函数生成400个样本，这些样本分布在一个中心点为[1.2,1.2]...

三种二维平面上的实验样本分布分别为圆环、月牙形状和高斯分布，请分别用 kmeans 和 DBSCAN 算法对它们进行聚类和可视化，并分析算法的聚类效果 (程序+聚类可视化结果 +算法分析) ：三种生成数据的代码如下： from sklearn.datasets import make_circles X,y = make_circles(n_samples=1000, factor=0.5, noise=0.05, random_state=15) from sklearn.datasets import make_moons X,y = make_moons(n_samples=1000, noise=0.05, random_state=15) from sklearn.datasets import make_blobs import numpy as np X1, y1 = make_blobs(n_samples=300, n_features=2, centers=[[0,0]], cluster_std=[1.2], random_state=15) X2, y2 = make_blobs(n_samples=700, n_features=2, centers=[[5,5]], cluster_std=[1.8], random_state=15) X = np.vstack((X1, X2))

X1, y1 = make_blobs(n_samples=300, n_features=2, centers=[[0,0]], cluster_std=[1.2], random_state=15) X2, y2 = make_blobs(n_samples=700, n_features=2, centers=[[5,5]], cluster_std=[1.8], random_state=...

使用 SIFT 功能匹配模板和目标图像之间的点。SIFT 由比例、方向和 128 维局部特征描述符（整数）、f ∈ Z128 组成。您将使用 SIFT 功能在两个图像 I1 和 I2 之间进行匹配。使用模板和目标中的两组描述符，使用比率测试的最近邻查找匹配项。您可以在 MATLAB 中使用 knnsearch 内置函数。函数 [x1， x2] = FindMatch（I1， I2）输入：两个输入 uint8 格式的灰度图像。输出：x1 和 x2 是指定对应关系的 n × 2 个矩阵。描述：每行 x1 和 x2 分别包含 I1 ad I2 中点对应的（x， y）坐标，即 x1（i，:)↔ x2（i，:).（注）您只能使用 VLFeat 进行 SIFT 描述符提取。与比率测试匹配需要自己实现

The purpose of using SIFT features in image matching is to find correspondences between points in two images that are robust to changes in scale, orientation, and illumination. SIFT works by first ...

定义卷积神经网络实现宝石识别 # --------------------------------------------------------补充完成网络结构定义部分，实现宝石分类------------------------------------------------------------ class MyCNN(nn.Layer): def init(self): super(MyCNN,self).init() self.conv0=nn.Conv2D(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1) self.pool0=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv1=nn.Conv2D(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=4, stride=1) self.pool1=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv2=nn.Conv2D(in_channels=128, out_channels=50, kernel_size=5) self.pool2=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv3=nn.Conv2D(in_channels=50, out_channels=50, kernel_size=5) self.pool3=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv4=nn.Conv2D(in_channels=50, out_channels=50, kernel_size=5) self.pool4=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.fc1=nn.Linear(in_features=5033, out_features=25) def forward(self,input): print("input.shape:",input.shape) # 进行第一次卷积和池化操作 x=self.conv0(input) print("x.shape:",x.shape) x=self.pool0(x) print('x0.shape:',x.shape) # 进行第二次卷积和池化操作 x=self.conv1(x) print(x.shape) x=self.pool1(x) print('x1.shape:',x.shape) # 进行第三次卷积和池化操作 x=self.conv2(x) print(x.shape) x=self.pool2(x) print('x2.shape:',x.shape) # 进行第四次卷积和池化操作 x=self.conv3(x) print(x.shape) x=self.pool3(x) print('x3.shape:',x.shape) # 进行第五次卷积和池化操作 x=self.conv4(x) print(x.shape) x=self.pool4(x) print('x4.shape:',x.shape) # 将卷积层的输出展开成一维向量 x=paddle.reshape(x, shape=[-1, 5033]) print('x3.shape:',x.shape) # 进行全连接层操作 y=self.fc1(x) print('y.shape:', y.shape) return y改进代码

好的，这里是一个改进后的卷积神经网络实现宝石分类的代码： import paddle import paddle.nn as nn class MyCNN(nn.Layer): def __init__(self): super(MyCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2D...

训练数据集，其正实例点是x1=(3,3)T，x2 =(4,3)r,负实例点是x3=(1,1)T，试用感知机学习算法的对偶形式求感知机模型，代码

在感知机学习算法中，给定一组特征向量（正样本和负样本）以及对应的标签，我们的目标是找到一个线性超平面，使得所有正样本位于超平面的一侧，而所有负样本位于另一侧。感知机的对偶形式通常用于处理大型或非凸优化...

已知两类训练样本，利用感知器算法求解判别函数，并画出决策面。两类训练样本如下： X1 = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 1, 0]]) X2 = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [1, 1, 1]])

感知器算法是一种经典的二分类线性判别算法。我们可以使用感知器算法...运行以上代码将会得到一个包含训练样本和决策面的图像，其中红色点表示 Class 1，蓝色点表示 Class 2。决策面是一个三维平面，它将两个类别分开。

训练数据集，其正实例点是x1=(3,3)T，x2 =(4,3)r,负实例点是x3=(1,1)T，试用感知机学习算法的原始形式求感知机模型f(x)= sign(w·x+b)。这里，w =(w(1),w(2))T ,x=(x(1),x(2))T.代码C++

给定正实例点 (x1, y1) 和负实例点 (x2, y2)，其中 x 是特征向量，y 是对应的标签（对于感知机通常为 +1 或 -1），学习的目标是找到权重 w 和偏置 b 的线性组合，使得正例点和负例点分别被正确分类。感知机的学习...

基于以下内容来describe the model selection prcedure that you adopted并且report and discuss the estimation result based on training set of each candidate model:：from sklearn.model_selection import train_test_split X_tv, X_test, y_tv, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.2, random_state=1 ) X_tra, X_val, y_tra, y_val = train_test_split(X_tv,y_tv, test_size=0.25, random_state=1 ) # setting features F1=["Panel_Capacity"] F2=["Panel_Capacity","Roof_Azimuth","Latitude","Roof_Pitch","Shading_Partial","Shading_Significant"] F3=["Panel_Capacity","Roof_Azimuth","Latitude","Roof_Pitch","Shading_Partial","Shading_Significant","Shading","Year","City_Melbourne","City_Sydney","Shading*Panel_Capacity"] x1_tra=X_tra[F1].to_numpy().reshape(-1,1) y1_tra=y_tra from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse # model estimation by using training set M1=LinearRegression() M1.fit(x1_tra,y1_tra) # coefficients print(M1.intercept_) print(M1.coef_) x2_tra=X_tra[F2].to_numpy() y2_tra=y_tra # model estimation by using training set M2=LinearRegression() M2.fit(x2_tra,y2_tra) # coefficients print(M2.intercept_) print(M2.coef_) # model selection by using validation set x2_val=X_val[F2].to_numpy() M2_pre=M2.predict(x2_val)

F1 contains only the "Panel_Capacity" feature, F2 contains "Panel_Capacity", "Roof_Azimuth", "Latitude", "Roof_Pitch", "Shading_Partial", and "Shading_Significant" features, and F3 contains all the ...

航空公司客户满意度数据转换与预测分析Power BI案例研究

内容概要：本文档介绍了航空公司的业务分析案例研究，涵盖两个主要部分：a) 使用SSIS进行数据转换，b) 利用RapidMiner进行预测分析。这两个任务旨在通过改善客户满意度来优化业务运营。数据来源包括多个CSV文件，如flight_1.csv、flight_2.csv、type.csv、customer.csv 和 address.csv。第一部分要求学生创建事实表、客户维度表和时间维度表，并描述整个数据转换流程。第二部分则需要利用RapidMiner开发两种不同的模型（如决策树和逻辑回归）来预测客户满意度，并完成详细的报告，其中包括执行摘要、预测分析过程、重要变量解释、分类结果、改进建议和伦理问题讨论。适合人群：适用于对数据科学和商业分析有一定基础的学生或专业人士。使用场景及目标：本案例研究用于教学和评估，帮助学员掌握数据转换和预测建模的技术方法，提高客户满意度和业务绩效。目标是通过实际操作加深对相关工具和技术的理解，并能够将其应用于实际业务中。其他说明：此作业占总评的40%，截止时间为2024年10月25日16:00。

课题设计-基于MATLAB平台的图像去雾处理+项目源码+文档说明+课题介绍+GUI界面

一、课题介绍现在我国尤其是北方城市，工业发达，废弃排放严重，这使得雾霾越来越厉害，让能见度极低。这严重影响了我们的交通系统，导航系统，卫星定位系统等，给人民出行，工作带来极大的不便利。目前市场上高清拍摄设备虽然可以让成像清晰点，但是造价高昂。如果有一套软件处理系统，可以实时地处理含雾的图像，让成像去雾化，让图像变得清晰，将会很受欢迎。该课题是基于MATLAB平台的图像去雾处理，配备一个人机交互GUI界面，可以选择全局直方图均衡化，Retinex算法，同态滤波，通过对比处理前后的图像的直方图，而直方图是一副图像各灰度值在0-256的分布个数的表，信息论已经整明，具有均匀分布直方图的图像，其信息量是最大的。二、算法介绍 ①全局直方图均衡化：通俗地理解就是，不管三七二十一，直接强行对彩色图像的R,G,B三通道颜色进行histeq均衡处理，然后进行三通道重组； ②Retinex算法：通俗地讲就是，分离R,G,B三通道，对每个通道进行卷积滤波。

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