用matlab代码把表格里的数据使用穷举搜索方法找到最佳的预测变量对,即通过比较不同的变量对来确定哪两个变量对最能够区分第5种蜥蜴和其他蜥蜴代码怎么写
时间: 2024-02-06 11:10:23 浏览: 30
假设表格中有n个变量和m个样本,其中第一列为蜥蜴的种类(1-5),剩下的列为不同的变量。我们可以使用一个双重循环来比较不同的变量对,并使用穷举搜索方法找到最佳的预测变量对。
具体代码如下:
```matlab
% 读取数据
data = readtable('data.csv');
% 获取变量数量和样本数量
[n, m] = size(data);
% 初始化最佳预测变量对
best_var1 = 0;
best_var2 = 0;
best_acc = 0;
% 双重循环比较不同的变量对
for i = 2:n-1
for j = i+1:n
% 获取当前的变量对
var1 = data{:,i};
var2 = data{:,j};
% 将变量归一化(可选)
var1 = (var1 - mean(var1)) / std(var1);
var2 = (var2 - mean(var2)) / std(var2);
% 计算第5种蜥蜴的平均值
mean_5 = mean(var1(data{:,1} == 5));
% 根据平均值将蜥蜴分成两类
pred = zeros(m, 1);
pred(var1 >= mean_5 & var2 >= mean(var2)) = 1;
pred(var1 < mean_5 | var2 < mean(var2)) = 2;
% 计算分类准确率
acc = sum(data{:,1} == 5 & pred == 1 | data{:,1} ~= 5 & pred == 2) / m;
% 更新最佳预测变量对
if acc > best_acc
best_var1 = i;
best_var2 = j;
best_acc = acc;
end
end
end
% 输出最佳预测变量对和准确率
fprintf('Best variable pair: %d and %d\n', best_var1, best_var2);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', best_acc * 100);
```
在上面的代码中,我们使用两个嵌套的for循环来比较不同的变量对。对于每个变量对,我们将其归一化并计算第5种蜥蜴的平均值。然后,我们使用这个平均值将蜥蜴分成两类,并计算分类准确率。最后,我们更新最佳预测变量对并输出结果。请注意,这里的分类算法是非常简单的,实际应用中可能需要更复杂的算法来提高准确率。