clear,clc %注释1：数据准备 X=xlsread('附件一指标','指标','B2:K124'); X1=xlsread('附件二指标','指标','B2:J303'); train_x = X(:,1:9); %自变量特征数据，分类已知 train_y = X(:,10); %因变量，一列，只有0和1 pre_x = X1(:,1:9); %自变量特征数据，分类未知，用于预测 %注释2：核心代码 a =glmfit(train_x,train_y,'binomial', 'link', 'logit'); %得到系数矩阵 logit_fit = glmval(a,pre_x, 'logit'); %得出概率，大于0.5分到逻辑1，小于0.5分到逻辑0 %注释3：结果整理 pre_y = zeros(size(logit_fit,1),1); %分类结果 for i=1:size(logit_fit,1) if(logit_fit(i,1)<=0.5) pre_y(i,1)=0; else pre_y(i,1)=1; end end

这段代码是用于进行二分类的逻辑回归预测。其中，前面注释1是数据准备部分，包括读取训练数据和预测数据，以及将训练数据分成特征数据和标签数据两部分；注释2是核心代码部分，使用glmfit函数进行逻辑回归模型的训练，并使用glmval函数进行预测；注释3是结果整理部分，将预测结果从概率值转换为0/1分类结果。

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clear all clc %数据格式 format long %前20组数据 X0=xlsread('D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\11Logistic.xls','E4:G23'); %全部25组数据：验证和回归 XE=xlsread('D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\11Logistic.xls','E4:G28'); %前20组评估的数据值：P Y0=xlsread('D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\11Logistic.xls','H4:H23'); n=size(Y0,1); %π和P的映射关系 for i=1:n if Y0(i)==0 Y1(i,1)=0.25; else Y1(i,1)=0.75; end end %构建常系数 X1=ones(size(X0,1),1); X=[X1,X0]; Y=log(Y1./(1-Y1)); b=regress(Y,X); %模型验证的应用 for i=1:size(XE,1) pai0=exp(b(1)+b(2)*XE(i,1)+b(3)*XE(i,2)+b(4)*XE(i,3))/(1+exp(b(1)+b(2)*XE(i,1)+b(3)*XE(i,2)+b(4)*XE(i,3))); if(pai0<=0.5) P(i)=0; else P(i)=1;

你的代码似乎是在使用 logistic 回归模型进行数据分析和预测。通过读取 Excel 文件中的数据，你首先进行了一些数据处理和准备工作。然后，你构建了一个 logistic 回归模型，并用回归系数拟合了数据。最后，你使用该模型对新的数据进行了预测，并将结果存储在 P 变量中。

如果你有任何关于这段代码的问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！

详细分析程序：%%混合同余法 clear clc %% %初始化 A=65539; N=1200; x0=1; M=2147483647; C=1; for k=1:N y=A*x0+C; x1=mod(y,M); v1=x1/2147483647;%将x1中的数除以M得到小于1的随机数 v(:,k)=v1; x0=x1; v0=v1; end v2=v;%保存0-1随机数到v2 ave=mean(v) var=var(v) k1=k; save v; %% %绘图程序 k=1:k1; plot(k,v,'b'); xlabel('k');ylabel('v');title('(0-1)'); %% figure [num,val]=hist(v,10); num1=num/N;%频数转换成频率分布 hist(v,10); figure plot(val,num1,'b');

这段程序使用了混合同余法生成一组随机数，并进行了统计分析和绘图。下面是对程序的详细分析：

1. 清除工作空间和命令窗口中的变量和内容。

clear
clc

2. 初始化一些参数和变量。

A = 65539;   % 常数 A
N = 1200;    % 序列的个数
x0 = 1;      % 初始值 x0
M = 2147483647;   % 常数 M
C = 1;       % 常数 C

3. 使用 for 循环生成随机数序列。

for k = 1:N
    y = A * x0 + C;   % 计算 y 值
    x1 = mod(y, M);   % 对 y 取模得到 x1
    v1 = x1 / 2147483647;   % 计算 v1，将 x1 中的数除以 M 得到小于 1 的随机数
    v(:, k) = v1;   % 将 v1 存入数组 v 中
    x0 = x1;   % 更新 x0 的值为 x1，为下一次循环准备
    v0 = v1;   % 将 v1 存入变量 v0 中（这个变量好像没有被使用到）
end
v2 = v;   % 将 0-1 随机数保存到 v2 中

4. 计算生成的随机数序列的平均值和方差，并将结果输出到命令窗口。

ave = mean(v)   % 计算平均值
var = var(v)    % 计算方差
k1 = k   % 将循环变量 k 的值保存到 k1 中（这个变量好像没有被使用到）
save v   % 将生成的随机数序列保存到文件 v 中

5. 绘制生成的随机数序列的图像。

k = 1:k1;   % 创建一个序列，用于横坐标
plot(k, v, 'b');   % 绘制图像，横坐标为 k，纵坐标为 v，线条颜色为蓝色
xlabel('k'); ylabel('v'); title('(0-1)');   % 添加横坐标、纵坐标和标题

6. 创建一个新的图形窗口，绘制生成的随机数序列的直方图。

figure;
[num, val] = hist(v, 10);   % 计算 v 中每个值在 10 个区间内的频数
num1 = num / N;   % 将频数转换为频率分布
hist(v, 10);   % 绘制直方图

7. 创建另一个新的图形窗口，绘制生成的随机数序列的频率分布图。

figure;
plot(val, num1, 'b');   % 绘制频率分布图，横坐标为 val，纵坐标为 num1，线条颜色为蓝色

这样，程序就完成了生成随机数序列、统计分析和绘图的过程。