解释r=bsxfun(@minus,x_x,M(k,:)); H(:,k)=d(k).*phi(r);
时间: 2024-06-03 22:12:54 浏览: 10
这是MATLAB代码,其中:
- `bsxfun` 函数是对两个数组进行逐元素操作,第一个参数是操作类型,这里是减法。第二个和第三个参数是要操作的两个数组,`x_x` 和 `M(k,:)` 表示第 `k` 个聚类中心。
- `r` 是一个列向量,表示 `x_x` 和聚类中心 `M(k,:)` 之间的距离。
- `H(:,k)` 是一个列向量,表示数据点在第 `k` 个聚类中心处的隶属度。`phi(r)` 是一个激活函数,将距离 `r` 映射到一个隶属度值。`d(k)` 是一个权重,表示第 `k` 个聚类中心的重要性。这里使用了加权的 k-means 算法。
- 在加权的 k-means 算法中,每个数据点的隶属度是基于距离和聚类中心的权重计算的。隶属度越大,表示该数据点越可能属于该聚类中心。
相关问题
X_poly_test = bsxfun(@minus, X_poly_test, mu); X_poly_test = bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma);在matlab中是什么意思
这行代码是在进行特征缩放,其中:
- `bsxfun` 函数是 Matlab 中的一种函数,它可以对不同维度的数组进行运算,实现广播功能。
- `@minus` 表示进行减法运算,`@rdivide` 表示进行除法运算。
- `X_poly_test` 是需要进行特征缩放的输入数据矩阵,`mu` 和 `sigma` 分别是输入数据矩阵 `X_poly_test` 中每一列的均值和标准差。
- `bsxfun(@minus, X_poly_test, mu)` 的作用是将 `X_poly_test` 中每一列的每个元素减去该列的均值 `mu`。
- `bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma)` 的作用是将 `X_poly_test` 中每一列的每个元素除以该列的标准差 `sigma`。
这样做的目的是将不同的特征缩放到相同的尺度上,以便更好地进行模型训练和预测。
X = bsxfun(@minus, X, mean(X, 1));
这行代码使用了 MATLAB 中的 `bsxfun` 函数,用于计算矩阵 `X` 中每列元素与该列的均值之差。具体来说,`mean(X, 1)` 计算矩阵 `X` 中每列的均值,然后 `bsxfun(@minus, X, mean(X, 1))` 将矩阵 `X` 中每列元素分别减去该列的均值。这样做的目的通常是为了去除数据的均值,以便进行后续的数据分析或建模。
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