indexs = linspace(1,d,d);%生成等差数列。语法为：linspace（x1， x2， n），其中x1是起始值，x2是终止值，n是生成的数字个数 flags = logical(indexs);%逻辑函数 x_e = sum((x-mean(x)).^2);%mean 矩阵均值 方差 sgc = []; g_h = 0; g_h_e = 0; while ~isempty(indexs(flags)) temp_index = indexs(flags); source = y(:,temp_index(1)); flags(temp_index(1)) = 0; temp_index = temp_index(2:end); temp_flag = []; for i = 1: length(temp_index) corrs = corrcoef(source,y(:,temp_index(i)));%矩阵相关系数 corrs = corrs(1,2); if corrs >= threshold_corr temp_flag(end+1) = i; end end flags(temp_index(temp_flag)) = 0; sgc(:,end+1) = source+sum(y(:,temp_index(temp_flag)),2); g_h = sum(sgc,2); g_h_e = sum((x-g_h).^2); if g_h_e / x_e < threshold_nmse break end将这块的相似条件改为杰卡德相似系数

要将这块的相似条件改为杰卡德相似系数，您需要将代码中的以下部分进行更改：

for i = 1: length(temp_index)
corrs = corrcoef(source,y(:,temp_index(i)));
corrs = corrs(1,2);
if corrs >= threshold_corr
temp_flag(end+1) = i;
end
end

更改为：

for i = 1: length(temp_index)
jac_sim = sum(min(source,y(:,temp_index(i)))) / sum(max(source,y(:,temp_index(i))));
if jac_sim >= threshold_jac_sim
temp_flag(end+1) = i;
end
end

其中，jac_sim表示杰卡德相似系数，threshold_jac_sim表示杰卡德相似系数的阈值。您需要根据具体情况进行调整。

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indexs = linspace(1,d,d);%生成等差数列。语法为：linspace（x1， x2， n），其中x1是起始值，x2是终止值，n是生成的数字个数 flags = logical(indexs);%逻辑函数 x_e = sum((x-mean(x)).^2);%mean 矩阵均值 方差 sgc = []; g_h = 0; g_h_e = 0; while ~isempty(indexs(flags)) temp_index = indexs(flags); source = y(:,temp_index(1)); flags(temp_index(1)) = 0; temp_index = temp_index(2:end); temp_flag = []; for i = 1: length(temp_index) corrs = corrcoef(source,y(:,temp_index(i)));%矩阵相关系数 corrs = corrs(1,2); if corrs >= threshold_corr temp_flag(end+1) = i; end end flags(temp_index(temp_flag)) = 0; sgc(:,end+1) = source+sum(y(:,temp_index(temp_flag)),2); g_h = sum(sgc,2); g_h_e = sum((x-g_h).^2); if g_h_e / x_e < threshold_nmse break end将这块的相似条件改为调整余弦相似度

好的，将这块的相似条件改为调整余弦相似度可以按照下面的步骤进行：

1. 将矩阵 y 进行归一化处理，即将每个向量除以其 L2 范数。

2. 在计算矩阵相关系数的时候，使用调整余弦相似度来代替。

3. 将阈值 threshold_corr 改为调整余弦相似度的阈值。

下面是修改后的代码：

indexs = linspace(1,d,d);%生成等差数列。语法为：linspace（x1， x2， n），其中x1是起始值，x2是终止值，n是生成的数字个数
flags = logical(indexs);%逻辑函数
x_e = sum((x-mean(x)).^2);%mean 矩阵均值 方差
sgc = [];
g_h = 0;
g_h_e = 0;
while ~isempty(indexs(flags))
temp_index = indexs(flags);
source = y(:,temp_index(1));
flags(temp_index(1)) = 0;
temp_index = temp_index(2:end);
temp_flag = [];
for i = 1:length(temp_index)
cos_sim = dot(source, y(:,temp_index(i))) / (norm(source) * norm(y(:,temp_index(i))));
if cos_sim >= threshold_cos
temp_flag(end+1) = i;
end
end
flags(temp_index(temp_flag)) = 0;
sgc(:,end+1) = source+sum(y(:,temp_index(temp_flag)),2);
g_h = sum(sgc,2);
g_h_e = sum((x-g_h).^2);
if g_h_e / x_e < threshold_nmse
break
end
end

其中，threshold_cos 是调整余弦相似度的阈值，可以根据实际情况进行设置。

indexs = df.index.to_list()

这段代码的作用是将 DataFrame 中的所有行的索引转换成一个列表。具体来说，代码中的 df.index 语句获取了 DataFrame 中的所有行的索引，然后使用 to_list() 方法将这些索引转换成一个列表，该列表被赋值给变量 indexs。

需要注意的是，indexs 列表中的元素的顺序与 DataFrame 中行的顺序相同，也就是说，indexs 列表中的第一个元素对应 DataFrame 中的第一行，以此类推。如果想要按照索引对 DataFrame 进行排序，可以使用 sort_index() 方法，例如：

df_sorted = df.sort_index()

这样就可以按照行的索引对 DataFrame 进行排序了。