Z2 = projectData(X_norm2, U2, K2)
时间: 2023-06-17 16:08:20 浏览: 49
这行代码应该是使用PCA降维后的特征矩阵U2来对数据集X_norm2进行降维操作,降维后的结果存储在Z2中。具体来说,PCA降维的过程是将原始的高维数据投影到低维空间中,通过选取保留的主成分数量K2来控制降维后的维度。在这里,U2就是PCA算法学习得到的投影矩阵,它的维度是(n_features, K2),其中n_features表示原始数据集X_norm2的特征数量。对于每个样本,我们可以将其特征向量与U2相乘,得到一个K2维的向量,表示该样本在低维空间中的投影。这个操作可以使用矩阵乘法实现,即Z2 = X_norm2 * U2[:,:K2]。
相关问题
% 预测结果 X_test = [1, 3, 5]; % 测试数据 X_test_norm = (X_test - mu) ./ sigma; z2_test = X_test_norm * W1 + repmat(b1, size(X_test_norm,1), 1); a2_test = sigmoid(z2_test); z3_test = a2_test * W2 + repmat(b2, size(X_test_norm,1), 1); h_test = sigmoid(z3_test);什么意思
这段代码是一个神经网络的前向传播过程,用于预测测试数据 X_test 的输出结果。具体来说:
1. X_test 是一个包含三个特征的测试数据向量,分别为 1、3 和 5。
2. mu 和 sigma 分别是训练数据的均值和标准差,用于对测试数据进行归一化处理,即将 X_test 进行标准化,得到 X_test_norm。
3. W1、b1、W2 和 b2 是神经网络的权重和偏置参数,其中 W1 和 W2 分别是输入层和隐藏层之间、隐藏层和输出层之间的权重矩阵,b1 和 b2 分别是隐藏层和输出层的偏置向量。
4. z2_test 是输入层到隐藏层的加权和,a2_test 是经过 sigmoid 激活函数处理后的隐藏层输出,z3_test 是隐藏层到输出层的加权和,h_test 是经过 sigmoid 激活函数处理后的输出结果。
5. 最终的输出结果 h_test 是一个包含一个数值的向量,表示该神经网络对 X_test 的预测结果。
U,S = pca(X_norm)[:2]
这看起来像是对输入数据进行主成分分析(PCA)的代码。PCA是一种常用的降维技术,它可以将高维数据集投影到低维空间中,同时保留尽可能多的原始数据信息。这里的输入数据是经过标准化处理后的X_norm,PCA函数返回的前两个结果是U和S,它们分别代表了数据的主成分和对应的特征值。如果你想了解更多关于PCA的知识,可以参考相关的教材或者网络资源。
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