% 计算预测误差平方和最小的线性组合系数 function [w, y_pred] = linear_combination(y_fit, z, y) % 将 y_fit 和 z 矩阵展开成向量形式 y_fit = y_fit(:); z = z(:); % 构造矩阵 A 和向量 b A = [y_fit, z, ones(size(y_fit))]; b = [y(:); 1]; % 使用最小二乘法求解线性方程组 Ax = b w = lsqnonneg(A, b); % 计算预测值 y_pred = w(1) * y_fit + w(2) * z; end;如何将工作区中的数据输入到参数中
时间: 2023-12-10 10:38:03 浏览: 39
可以根据数据在工作区中的变量名将其输入到函数参数中。例如,如果数据在工作区中保存为变量 y_fit、z 和 y,则可以使用以下方式将它们输入到 linear_combination 函数中:
```
[w, y_pred] = linear_combination(y_fit, z, y);
```
这样就可以将工作区中的数据作为参数传递给函数并进行计算。
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function [w, y_pred] = linear_combination(y_fit, z, y) % 将 y_fit 和 z 矩阵展开成向量形式 y_fit = y_fit(:); z = z(:); % 构造矩阵 A 和向量 b A = [y_fit, z, ones(size(y_fit))]; b = [y(:); 1]; % 使用最小二乘法求解线性方程组 Ax = b w = lsqnonneg(A, b); % 计算预测值 y_pred = w(1) * y_fit + w(2) * z; end;工作区中已有变量数据,但为何说需要更多的输入参数才能运行
根据你提供的代码,函数`linear_combination`需要三个输入参数:`y_fit`、`z`和`y`。其中,`y_fit`和`z`都需要展开成向量形式。如果你已经在工作区中定义了这三个变量,那么你可以直接调用该函数并传入这三个变量作为输入参数,例如:
```matlab
[w, y_pred] = linear_combination(y_fit, z, y);
```
如果你没有定义这三个变量,那么你需要先定义它们并赋值,然后再调用`linear_combination`函数。
% 假设 y_fit 和 z 分别是两种预测方法的预测值矩阵,实际值为 y % 计算预测误差平方和最小的线性组合模型 % 求解加权系数 A = [sum(y_fit.^2), sum(y_fit.*z); sum(y_fit.*z), sum(z.^2)]; B = [sum(y_fit.*y); sum(z.*y)]; x = A\B; % 线性组合预测值 y_pred = x(1)*y_fit + x(2)*z; % 检查加权系数之和是否为1 if abs(sum(x) - 1) > 1e-6 error('加权系数之和不为1'); end % 检查加权系数是否为非负数 if any(x < 0) error('加权系数不为非负数'); end,输出加权系数之和不为1,如何使加权系数变为一,代码
可以通过对加权系数进行归一化来使其之和为1,修改代码如下:
```
% 计算预测误差平方和最小的线性组合模型
% 求解加权系数
A = [sum(y_fit.^2), sum(y_fit.*z); sum(y_fit.*z), sum(z.^2)];
B = [sum(y_fit.*y); sum(z.*y)];
x = A\B;
% 归一化加权系数
x = x/sum(x);
% 线性组合预测值
y_pred = x(1)*y_fit + x(2)*z;
% 检查加权系数之和是否为1
if abs(sum(x) - 1) > 1e-6
error('加权系数之和不为1');
end
% 检查加权系数是否为非负数
if any(x < 0)
error('加权系数不为非负数');
end
```
这样就能保证加权系数之和为1了。