clear all clc %数据格式 format long %前20组数据 X0=xlsread('D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\11Logistic.xls','E4:G23'); %全部25组数据：验证和回归 XE=xlsread('D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\11Logistic.xls','E4:G28'); %前20组评估的数据值：P Y0=xlsread('D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\11Logistic.xls','H4:H23'); n=size(Y0,1); %π和P的映射关系 for i=1:n if Y0(i)==0 Y1(i,1)=0.25; else Y1(i,1)=0.75; end end %构建常系数 X1=ones(size(X0,1),1); X=[X1,X0]; Y=log(Y1./(1-Y1)); b=regress(Y,X); %模型验证的应用 for i=1:size(XE,1) pai0=exp(b(1)+b(2)*XE(i,1)+b(3)*XE(i,2)+b(4)*XE(i,3))/(1+exp(b(1)+b(2)*XE(i,1)+b(3)*XE(i,2)+b(4)*XE(i,3))); if(pai0<=0.5) P(i)=0; else P(i)=1;

时间: 2024-04-08 08:31:55 浏览: 96
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matlab+数据预处理+密度+异常值+检测+适用于各种类型的数据集

你的代码似乎是在使用 logistic 回归模型进行数据分析和预测。通过读取 Excel 文件中的数据，你首先进行了一些数据处理和准备工作。然后，你构建了一个 logistic 回归模型，并用回归系数拟合了数据。最后，你使用该模型对新的数据进行了预测，并将结果存储在 P 变量中。 如果你有任何关于这段代码的问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！
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clear,clc %注释1：数据准备 X=xlsread('附件一指标','指标','B2:K124'); X1=xlsread('附件二指标','指标','B2:J303'); train_x = X(:,1:9); %自变量特征数据，分类已知 train_y = X(:,10); %因变量，一列，只有0和1 pre_x = X1(:,1:9); %自变量特征数据，分类未知，用于预测 %注释2：核心代码 a =glmfit(train_x,train_y,'binomial', 'link', 'logit'); %得到系数矩阵 logit_fit = glmval(a,pre_x, 'logit'); %得出概率，大于0.5分到逻辑1，小于0.5分到逻辑0 %注释3：结果整理 pre_y = zeros(size(logit_fit,1),1); %分类结果 for i=1:size(logit_fit,1) if(logit_fit(i,1)<=0.5) pre_y(i,1)=0; else pre_y(i,1)=1; end end

其中，前面注释1是数据准备部分，包括读取训练数据和预测数据，以及将训练数据分成特征数据和标签数据两部分；注释2是核心代码部分，使用glmfit函数进行逻辑回归模型的训练，并使用glmval函数进行预测；注释3是结果...

clc close all clear all data0=xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','A2:A78126');%读取原始数据 data1=xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','B2:B78126');%读取原始数据 Tree(200,'y','regression'); linspace(0,4pi,50)'; quantile(pred,'Quantile'); iqr = quartiles(:,3) - quartiles(:,1); f1 = quartiles(:,1) - kiqr; plot(Tbl.t,Tbl.y,'.'); legend('数据','模拟的离群值','F_1','F_2'); title('使用分位数回归的离群值检测')修改代码，正确

clear all; data0 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','A2:A78126'); % 读取原始数据 data1 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','B2:B78126'); % 读取原始数据 load trees...

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 = xlsread('C:\Users\XuHaoYuan\Documents\MATLAB\DEA.xlsx'); 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' eye(m,m) zeros(m,s); zeros(s,m) -eye(s,s) eye(s,s)]; b=zeros(n+s,1); LB=zeros(m+s2,1); UB=[]; for i=1:n; f=[zeros(1,m) zeros(1,m) -Y(:,i)']; Aeq=[X(:,i)', zeros(1,m+s)]; beq=1; w(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); E(i,i)=Y(:,i)'w(m+s+1:m+2s,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+s+1:m+2s,:);>> BCC-2 尝试将 SCRIPT BCC 作为函数执行: C:\Users\XuHaoYuan\Desktop\BCC.m

format long; %x=xlsread('data.xlsx'); %把原始数据保存在纯文本文件data.txt中 x = xlsread('C:\Users\XuHaoYuan\Documents\MATLAB\DEA.xlsx'); 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...

clc; close all; clear all; data0 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','A2:A78126'); % 读取原始数据 data1 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','B2:B78126'); % 读取原始数据 load trees; % 导入Tree函数库 Tree(200,'y','regression'); linspace(0,4*pi,50)'; quantile(pred,'Quantile'); iqr = quartiles(:,3) - quartiles(:,1); k = 1.5; % 设置离群值检测的参数k f1 = quartiles(:,1) - k*iqr; plot(data0,data1,'.'); hold on; plot(data0, pred, 'r'); % 绘制模拟的离群值 plot(data0, f1, 'g'); % 绘制F1 legend('数据','模拟的离群值','F_1'); title('使用分位数回归的离群值检测');

1. 从Excel文件中读取两列数据，作为原始数据。 2. 导入MATLAB中的Tree函数库。 3. 使用Tree函数创建一棵回归树，用于预测数据的值。 4. 使用linspace函数创建一个等差数列，作为预测数据的输入。 5. 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'; ...

clear all clc close all A=xlsread('线路用邻接矩阵.xlsx'); [m,n]=size(A); for i=1:1:m for j=1:1:n if isnan(A(i,j)) A(i,j)=inf; end end end B=inf*ones(81,1); AB=[B,A]; x7=AB;

4. A=xlsread('线路用邻接矩阵.xlsx')：使用xlsread函数从名为'线路用邻接矩阵.xlsx'的Excel文件中读取数据，并将数据存储在变量A中。 5. [m,n]=size(A)：使用size函数获取矩阵A的行数和列数，并将结果分别...

clc; close all; clear all; % 读取原始数据 data0 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','A2:A78126'); % 读取原始数据 data = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','B2:B78126'); % 读取原始数据 % 提取特征 X = data(:, 1); % 归一化处理 X_norm = (X - mean(X)) ./ std(X); % 计算距离矩阵 D = pdist2(X_norm, X_norm); % 设定K值 K = 8; % 计算K个邻居的距离 [~, idx] = sort(D); K_nearest = idx(2:K+1, :); K_distance = D(sub2ind(size(D), repmat(1:size(D,1), K, 1), K_nearest)); % 计算平均距离 mean_distance = mean(K_distance); % 计算离群分数 outlier_score = sum(K_distance > mean_distance, 1)'; % 设定阈值 threshold = 5; % 确定离群点 outliers = find(outlier_score > threshold); % 显示离群点的行号 disp('离群点的行号:'); disp(outliers); % 可视化原始数据和离群点 figure; scatter(data0, X(:,1), 'filled'); hold on; scatter(data0(outliers), X(outliers,1), 'r', 'filled'); xlabel('X'); title('Outlier Detection by KNN'); legend('原始数据', '离群点');

在上述代码中，离群点的行号已经被存储在名为outliers的变量中。如果您想将这些行号放进一个矩阵里，可以使用以下代码： outliers_matrix = zeros(length(outliers), 1); for i = 1:length(outliers) ...

clear all close all clc %%计算信号幅度 pathl ='. dat ': path2={[ x '.' y '.' z '): path3=' C :\ Users \ admin \ Desktop \emp2_ test _3\ Data \2V'; long = length (path2): for i =1:long NAME ( i )= strcat (path3,path2( i ),path1): end for i =1:long path =cell2mat( NAME ( i )) disp ( path ) StartPoint =520 fid = fopen ( path ,' r '); length1=2048: Data = fread ( fid ,length1,uint16')" fclose ( fid ) kai -1: Chl - Data ( kai :1length1) Ch1=Ch1( StartPoint : end ) meanVall = mean ( Chl ) meanVal1=32768 I

接下来对读取的数据进行处理，从 StartPoint 处开始截取数据，并计算截取数据的平均值存储在变量 meanVall 中。同时定义了变量 meanVal1 为 32768。 最后一行代码不完整，无法理解其意图。请提供完整的代码或...

clc;clear all;close all; x=xlsread('guang'); x=sort(x); y=xlsread('风机'); y=sort(y); n=743; m=743; minx = min(x); maxx = max(x); dx = (maxx-minx)/743; x1 = minx:dx:maxx-dx; miny = min(y); maxy = max(y); dy = (maxy-miny)/743; y1 = miny:dy:maxy-dy; h=0.5; f=zeros(1,n);%概率密度 for j = 1:n p(1)=0; for i=1:n f(j)=f(j)+exp(-(x1(j)-x(i))^2/2/h^2)/sqrt(2*pi); end f(j)=f(j)/n/h; end

这段代码是用来计算一组数据的概率密度函数的，具体来说，它首先读取两个Excel文件中的数据，并对它们进行排序。然后，根据数据的最小值和最大值，将横轴和纵轴分别等分为743个点，得到一组网格点。接下来，它使用...

%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据（时间序列的单列数据） result = xlsread('数据集.xlsx'); %% 数据分析 num_samples = length(result); % 样本个数 kim = 18; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量） zim = 3; % 跨zim个时间点进行预测 %% 划分数据集 for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)]; end %% 划分训练集和测试集 train_idx = 1: 21; test_idx = 22: 24; n_rows = size(res, 1); assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range'); P_train = res(train_idx, 1: 18)'; T_train = res(train_idx, 19: 21)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(test_idx, 1: 18)'; T_test = res(test_idx, 1错误使用 assert 条件输入参数必须可转换为标量逻辑值。 出错 Untitled (第 25 行) assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range');

你需要使用 all 函数来比较向量中的所有元素是否满足条件。修改你的代码如下： n_rows = size(res, 1); assert(all(train_idx <= n_rows), 'Index out of range'); P_train = res(train_idx, 1:18)'; T_train...

clc,clear; x0=[1:6]';y0=[16,18,21,17,15,12]'; a=vander(x0),p=a\y0 x=[1.5,2.6]; yh=polyval(p,x)什么意思

1. clc, clear;：这个令用于清除MATLAB的命令窗口和工作空间中的变量，以确保开始时的环境是清晰的。 2. x0=[1:6]'; y0=[16,18,21,17,15,12]';：这两行代码定义了两个列向量x0和y0，它们分别表示已知数据点的x...

clear all clc tic load ceemd_data.mat imfn1=sum(imfn,2); data1=imfn1; %data1=xlsread('阴天无聚类.xls','B1:B656'); %data1=xlsread('雨天无聚类.xls','B1:B697'); %[x1,y1]=data_process1(data1,40); %[x1,y1]=data_process1(data1,80); %[x1,y1]=data_process1(data1,100); [x1,y1]=data_process1(data1,120); %归一化 [xs,mappingx]=mapminmax(x1',0,1);x1=xs'; [ys,mappingy]=mapminmax(y1',0,1);y1=ys'; %划分数据集 %X为训练集的输入，T为训练集的输出；X2为测试集的输入，T2为测试集的输出 n1=249; m1=60; P=x1(1:m1,:);%构建训练数据的输入样本 P1=x1(m1+1:end,:);%构建测试数据的输入样本 T=y1(1:m1,:); %构建训练数据的输出样本 T1=y1(m1+1:end,:);%构建测试数据的输出样本 P=P';P1=P1';T=T';T1=T1';解释一下这个程序给这个程序的每一行加上备注

1. clear all: 清空当前命名空间中的所有变量。 2. clc: 清空命令行窗口。 3. tic: 记录当前时间，用于计算程序运行时间。 4. load ceemd_data.mat: 加载名为 "ceemd_data.mat" 的数据文件。 5. imfn1=sum(imfn,2);:...

逐行解释代码clc;clear all;close all; [RGB] = imread('pears.png'); RGBnew(:,:,1) = RGB(:,:,2); RGBnew(:,:,2) = RGB(:,:,3); RGBnew(:,:,3) = RGB(:,:,1); subplot(121),imshow(RGB); subplot(122),imshow(RGBnew);

- clear all：清空MATLAB工作空间中的所有变量 - close all：关闭所有打开的图像窗口 接下来，代码通过imread函数将"pears.png"读入到RGB矩阵中，RGB矩阵的大小为M×N×3，其中M和N分别为图像的宽和高，3代表R、G、...

clc clear all [Traindata]=xlsread('C:/Users/16172/Desktop/Koopman/数据生成/IEEE9/Trainset.xlsx'); L = size(Traindata,2);%数据的列 H = size(Traindata,1);%数据的行数 x = Traindata(1,L/2+1:L)';%输入数据 y = Traindata(1,1:L/2)';%输出数据 Lx = size(x,2); Hx = size(y,1); c = rand(Hx,Lx); x1 = []; for i = 1:Hx x11 = (x(i,:)-c(i,:))^2; x1 = [x1;x11]; end ux = sqrt(x1)*ln(sqrt(x1)); X = [x;ux]; L = y*X'*[X*X']

这段代码是用 MATLAB 编写的，主要功能是读取一个名为 "Trainset.xlsx" 的 Excel 文件中的数据，然后对数据进行处理并计算出一个矩阵 L。具体来说，代码中的变量和函数含义如下： - clc：清除命令窗口中的内容。 ...
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