matlab计算结果为inf,matlab里的mean为什么计算结果是inf
时间: 2023-11-03 13:33:46 浏览: 171
当计算平均值时,如果数据中存在无穷大或NaN,MATLAB中的mean函数会返回inf或NaN。这是因为在计算平均值时,无穷大会对计算结果产生影响。
例如,如果有一个数组a=[1,2,3,inf],那么mean(a)的结果将是inf。这是因为在计算平均值时,inf的存在使得整个计算结果变为了无穷大。
如果想要避免这种情况,可以使用MATLAB中的nanmean函数来计算平均值。nanmean函数会忽略数组中的NaN和无穷大,只计算有效数据的平均值。
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matlab 计算平均最短路径及数量
计算平均最短路径及数量可以使用Matlab中的Graph Theory Toolbox工具箱。首先,需要构建一个图形对象,然后使用函数`shortestpath`计算最短路径,并使用函数`averagepathlength`计算平均最短路径长度。
以下是一个简单的示例:
```
% 创建一个5个节点的图形对象
G = graph([1 2 3 4 5], [2 3 4 5 1]);
% 计算最短路径和平均最短路径长度
d = distances(G);
avg_path_length = mean(d(d~=inf));
num_shortest_paths = sum(sum(d==1))/2;
```
在上面的示例中,`distances`函数计算每对节点之间的最短路径长度,并返回距离矩阵。`mean`函数计算距离矩阵中所有非无穷大元素的平均值,即平均最短路径长度。`sum`函数计算距离矩阵中等于1的元素的数量,并除以2,因为对于每条边,距离矩阵中会计算两次。
请注意,如果图形对象包含不连通的子图,则需要在计算平均最短路径长度和数量之前对每个子图进行分别处理。
matlab计算轮廓系数与k程序
计算轮廓系数需要先计算出簇内距离和簇间距离,然后根据公式计算出轮廓系数。以下是一个 MATLAB 实现:
```matlab
% 假设有 n 个样本数据,m 个簇,簇划分结果保存在 C 中
% X 是样本数据,每一行代表一个样本
% 计算样本之间的欧几里得距离
D = pdist2(X,X);
% 簇内距离,保存在 a 中
a = zeros(n,1);
for i = 1:n
c = C(i); % 第 i 个样本所属的簇
idx = find(C == c); % 所有属于簇 c 的样本的下标
d = D(i, idx);
a(i) = sum(d) / (length(idx) - 1); % 簇内距离
end
% 簇间距离,保存在 b 中
b = zeros(n,1);
for i = 1:n
c = C(i); % 第 i 个样本所属的簇
min_b = Inf;
for j = 1:m
if j == c % 跳过同一簇
continue;
end
idx = find(C == j); % 所有属于簇 j 的样本的下标
d = D(i, idx);
b_j = sum(d) / length(idx); % 簇间距离
if b_j < min_b
min_b = b_j;
end
end
b(i) = min_b;
end
% 计算轮廓系数,并取平均值
s = (b - a) ./ max(a,b);
silhouette = mean(s);
```
关于 k-means 程序的实现,可以参考 MATLAB 自带的 `kmeans` 函数,也可以手动实现。以下是一个简单的 k-means 程序实现:
```matlab
function [C, centroids] = kmeans(X, K, max_iter)
% X: 样本数据,每一行代表一个样本
% K: 簇的个数
% max_iter: 最大迭代次数
n = size(X, 1); % 样本个数
d = size(X, 2); % 样本维度
% 随机初始化簇中心
centroids = X(randperm(n, K), :);
% 迭代更新簇分配和簇中心
for iter = 1:max_iter
% 簇分配
C = zeros(n, 1);
for i = 1:n
min_dist = Inf;
for j = 1:K
dist = norm(X(i,:) - centroids(j,:), 2);
if dist < min_dist
min_dist = dist;
C(i) = j;
end
end
end
% 更新簇中心
for j = 1:K
idx = find(C == j);
centroids(j,:) = mean(X(idx,:), 1);
end
end
```
注意,以上程序只是一个简单的实现,可能存在一些问题,例如可能会出现某个簇没有样本的情况等。在实际使用中需要根据具体情况进行修改和优化。
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