max_class = max(labels); temp = zeros(length(labels),max_class); for i=1:num_train temp(i,:) = [zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]; end labels = temp; clear temp;

这段代码的作用是将类别标签`labels`转换为二元的成员矩阵。

首先，通过`max_class = max(labels)`找到标签中的最大值，即类别的数量。

然后，创建一个临时矩阵`temp`，其行数与`labels`的长度相同，列数为最大类别数。初始时，`temp`矩阵的所有元素都为零。

接下来，使用循环遍历每个训练样本。对于第`i`个训练样本，将`temp`矩阵的第`i`行中对应类别的位置设置为1，其他位置保持为零。具体操作是将一个全零向量中对应类别位置设置为1，通过`[zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]`来实现。

最后，将转换后的二元成员矩阵存储在`labels`中，并清除临时矩阵`temp`。

相关问题

temp = zeros(length(labels),max_class);

这行代码创建了一个大小为`(length(labels), max_class)`的全零矩阵`temp`。

具体来说，`length(labels)`表示`labels`向量的长度，`max_class`表示最大类别数。函数`zeros()`用于创建一个由零组成的矩阵或数组，第一个参数表示矩阵的行数，第二个参数表示矩阵的列数。在这个例子中，`temp`矩阵有`length(labels)`行和`max_class`列，且所有元素初始化为零。

for i=1:num_train temp(i,:) = [zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]; end

这段代码是一个循环，用于为`temp`矩阵的每一行赋值。

循环从`i=1`开始，一直执行到`num_train`结束。在每次循环中，代码将通过`[zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]`创建一个向量，并将其赋值给`temp`矩阵的第`i`行。

具体来说，`[zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]`表示一个由三部分组成的向量。第一部分是长度为`labels(i)-1`的全零向量，第二部分是只有一个元素为1的向量，第三部分是长度为`max_class - labels(i)`的全零向量。

通过循环遍历每个训练样本，将对应的向量赋值给`temp`矩阵的不同行，从而在`temp`矩阵中对每个样本进行标记或编码。这种操作常用于多类别分类问题中，用于表示样本属于某个类别的情况。