[mis_train,sim_train,mis_test, sim_test]=hkelm_model(P_train_tra,T_train_tra,P_train,T_train,P_test,T_test)
时间: 2023-08-28 19:20:13 浏览: 43
这段代码调用了一个名为hkelm_model的函数,并将P_train_tra、T_train_tra、P_train、T_train、P_test和T_test六个参数传递给该函数。该函数的作用很可能是使用hkelm算法对给定的训练数据P_train_tra和T_train_tra进行训练,并在训练后对P_train、T_train和P_test数据进行分类,并返回分类结果。
根据函数名"hkelm_model",该函数很可能是实现了基于极限学习机(ELM)的分类器(HK-ELM),其训练过程包括以下步骤:
- 利用P_train_tra和T_train_tra训练一个ELM分类器,并得到分类器的参数;
- 利用训练好的分类器对P_train、T_train和P_test数据进行分类,并得到误分类率mis_train和mis_test,以及相似度sim_train和sim_test。
其中,mis_train和mis_test表示训练集和测试集的误分类率,sim_train和sim_test表示训练集和测试集的相似度。
相关问题
P_train_tra=P_train_tra'; T_train_tra=T_train_tra';
这段代码将P_train_tra和T_train_tra矩阵进行转置,即将其行列互换。这样做的目的可能是为了将训练数据的样本和标签分别存储在两个矩阵中,以便于后续处理。
其中,P_train_tra是训练集的特征矩阵,每一行表示一个样本的特征向量;T_train_tra是训练集的标签矩阵,每一行表示一个样本的标签向量。通过将它们转置,可以将训练集的样本和标签分别存储在P_train_tra和T_train_tra的列中,方便后续处理。
注意,该代码只是简单的进行了矩阵转置,并没有对原始矩阵进行修改。
P = size(P_train_tra, 2);
这段代码计算了P_train_tra矩阵的列数,即矩阵中每个样本的特征维度数。具体来说,代码使用了size函数对P_train_tra矩阵进行操作,并取其第二个维度的大小作为P的值,即P = size(P_train_tra, 2)。
在机器学习中,通常将每个样本的特征表示为一个向量,向量的每个元素表示一个特征维度的取值。因此,对于一个包含N个样本、每个样本有M个特征维度的特征矩阵,其大小为N x M。在该代码中,P_train_tra矩阵的列数P即为每个样本的特征维度数。