将最开始的代码每一行写注释

时间: 2023-09-12 18:05:18 浏览: 52
好的,以下是对最开始的代码每一行的注释: ``` function untitled() % 定义一个函数,函数名为untitled load('D:\mat格式的MNIST数据\test_labels.mat') % 读取测试集标签数据 load('D:\mat格式的MNIST数据\train_images.mat') % 读取训练集图像数据 load('D:\mat格式的MNIST数据\train_labels.mat') % 读取训练集标签数据 load('D:\mat格式的MNIST数据\test_images.mat') % 读取测试集图像数据 train_num = 6000; % 训练集大小 test_num = 200; % 测试集大小 %训练数据,图像转向量 data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); % 将训练集图像数据转换成向量形式,并存储在data_train中 data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num); % 将测试集图像数据转换成向量形式,并存储在data_test中 % 处理训练数据,防止后验概率为0 [data_train,position] = fun(data_train,train_labels1(1:train_num)'); % 处理训练数据,防止后验概率为0,并将处理后的数据存储在data_train中,position存储每个类别中被删除的特征的下标 % 处理测试数据 for rows = 1:10 data_test(:,position{1,rows})=[]; % 将测试数据中被删除的特征删除 end %模型部分 % 超参数全部取了默认值,比较重要的,如类别的先验概率,如果不进行修改,则计算输入数据中类别的频率 % 查看nb_model即可确认所使用的超参数 Mdl = fitcnb(data_train,train_labels1(1:train_num)); % 使用朴素贝叶斯分类器训练模型,并存储在Mdl中 %测试结果 result = predict(Mdl,data_test); % 使用训练好的模型对测试数据进行分类预测,并将结果存储在result中 result = result.'; % 将结果进行转置,变成行向量 xlabel=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; % x轴标签,即数字0~9 resultbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; % 存储分类结果的频数 testbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; % 存储测试数据的实际频数 for i = 1:test_num temp1=result(i); % 获取第i个测试数据的分类结果 temp1=temp1+1; % 将分类结果的值加1,使其符合数组下标从1开始的规定 resultbar(temp1)=resultbar(temp1)+1; % 将分类结果的频数加1 temp2=test_labels1(i); % 获取第i个测试数据的实际分类结果 temp2=temp2+1; % 将实际分类结果的值加1,使其符合数组下标从1开始的规定 testbar(temp2)=testbar(temp2)+1; % 将实际分类结果的频数加1 end bar(xlabel, [resultbar' testbar']); % 绘制直方图,横坐标为数字0~9,纵坐标为分类结果的频数和实际频数 % 整体正确率 acc = 0.; for i = 1:test_num if result(i)==test_labels1(i) % 如果分类结果和实际结果相等,则正确率加1 acc = acc+1; end end title('精确度为:',(acc/test_num)*100) % 在图像上添加标题,显示整体正确率 end function [output,position] = fun(data,label) % 定义一个函数,处理训练数据,防止后验概率为0 position = cell(1,10); % 创建一个cell,存储每类中删除的特征的下标 for i = 0:9 temp = []; % 用于存储每个类别中的数据 pos = []; % 用于存储每个类别中被删除的特征的下标 for rows = 1:size(data,1) if label(rows)==i temp = [temp;data(rows,:)]; % 将属于第i类的数据存储到temp中 end end for cols = 1:size(temp,2) var_data = var(temp(:,cols)); % 计算特征的方差 if var_data==0 % 如果方差为0,则将该特征的下标存储到pos中 pos = [pos,cols]; end end position{i+1} = pos; % 将第i类中被删除的特征的下标存储到position中 data(:,pos)=[]; % 将第i类中被删除的特征删除 end output = data; % 返回处理后的训练数据 end function [data_]= mat2vector(data,num) % 定义一个函数,将图像数据转换成向量形式 [row,col,~] = size(data); % 获取图像数据的行数和列数 data_ = zeros(num,row*col); % 创建一个矩阵,用于存储转换后的向量 for page = 1:num for rows = 1:row for cols = 1:col data_(page,((rows-1)*col+cols)) = im2double(data(rows,cols,page)); % 将第page个图像的第rows行第cols列的像素值存储到data_中 end end end end ```

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