解释这段代码:for i=1:nClass1 for j=1:nClass2 G(i,j) = length(find(L1 == Label1(i) & L2 == Label2(j))); end end
时间: 2024-06-04 22:07:34 浏览: 10
这段代码是在计算两个数据集L1和L2中,同时满足某个类别Label1(i)和Label2(j)的样本数目,结果存储在矩阵G中。
具体来说,该代码使用两层for循环,分别遍历两个类别数组Label1和Label2中的每一个元素。对于每一组(i,j),它统计了两个数据集L1和L2中同时满足条件Label1(i)和Label2(j)的样本数量,使用的函数是find()和length()。find()函数用于找到L1和L2中对应元素相等的位置,然后length()函数计算出这些位置的数量,即为满足条件的样本数量。最后,将该数量存储在矩阵G的第i行第j列中。
需要注意的是,该代码中的nClass1和nClass2分别表示Label1和Label2中不同类别的数量,因此矩阵G的大小也是nClass1 x nClass2。
相关问题
详细解释这段代码L1 = L1 - min(L1) + 1; % min (L1) <- 1; L2 = L2 - min(L2) + 1; % min (L2) <- 1; %=========== make bipartition graph ============ nClass = max(max(L1), max(L2)); G = zeros(nClass); for i=1:nClass for j=1:nClass G(i,j) = length(find(L1 == i & L2 == j)); end end %=========== assign with hungarian method ====== [c,t] = hungarian(-G); newL2 = zeros(nClass,1); for i=1:nClass newL2(L2 == i) = c(i); end
这段代码的作用是将两个集合L1和L2转化为一个二分图,然后使用匈牙利算法(Hungarian algorithm)为每个元素分配一个类别,最终输出新的L2。
首先,代码中的 L1 和 L2 分别是两个集合,第一行代码将 L1 和 L2 中的最小值都变成了 1。这么做的目的是将 L1 和 L2 中的值都转换为非负整数,便于后续处理。
接着,代码使用了一个二重循环,将 L1 和 L2 转换成了一个二分图 G,其中 G(i,j) 表示 L1 中属于第 i 类、L2 中属于第 j 类的元素个数。也就是说,G 中的每个元素都表示 L1 和 L2 中对应类别之间的连边权重。
然后,使用匈牙利算法为 G 中的每个元素分配一个类别。这个算法的目的是在保证每个元素只被分到一个类别的前提下,使得分配的类别之间的连边权重之和最大。
最后,根据匈牙利算法的结果,将 L2 中的元素重新分配到新的类别中,输出新的 L2。
function [ multiSVMstruct ] =multiSVMtrain( traindata,nclass,gamma,c) for i=1:nclass-1 for j=i+1:nclass X=[traindata(5*(i-1)+1:5*i,:);traindata(5*(j-1)+1:5*j,:)]; Y=[ones(5,1);zeros(5,1)]; multiSVMstruct{i}{j}=fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf','KernelScale',gamma,''); end end end这段代码有什么问题
这段代码实现了一个多类别的 SVM 分类器,但是有以下几个问题:
1. 在循环中定义的`multiSVMstruct`是一个三维的 cell 数组,但是在函数输出时没有指定输出变量的维度,因此可能会导致输出结果不正确。
2. 在循环中定义的`multiSVMstruct`使用了不同的索引方式,这会导致在使用结构体时出现混淆。
3. 在每次训练 SVM 模型时,都是使用相同的参数`gamma`和`c`,这可能不适用于所有的类别组合。应该为每个模型单独选择最佳的参数。
4. 在每次循环中,都是使用了硬编码的数据大小(5),这样可能不适用于不同的数据集。
解决这些问题的方法是:
1. 应该在函数第一行中指定输出的维度,如`function multiSVMstruct = multiSVMtrain(traindata, nclass, gamma, c)`
2. 应该使用结构体来存储多个模型,而不是使用 cell 数组,如`multiSVMstruct(i,j).model = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', gamma, 'BoxConstraint', c);`
3. 应该为每个模型单独选择最佳的参数,可以使用交叉验证的方法进行选择。
4. 应该使用动态计算数据大小的方式,如`n = size(traindata, 1) / nclass; X = [traindata((i-1)*n+1:i*n, :); traindata((j-1)*n+1:j*n, :)];`.
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