class DEA { private: vector<vector<double>> inputs; // 输入变量 vector<vector<double>> outputs; // 输出变量 vector<double> weights; // 权重 int n; // 数据点数量 int m; // 变量数量 public: DEA(vector<vector<double>> inputs_, vector<vector<double>> outputs_) { inputs = inputs_; outputs = outputs_; n = inputs.size(); m = inputs[0].size() + outputs[0].size(); weights.resize(n); } // 计算距离，确保距离不越界 double distance(vector<double> x, vector<double> y) { double d = 0.0; for (int i = 0; i < m; i++) { d += pow(x[i] - y[i], 2); } return sqrt(d) + 1e-6; // 避免距离为0 } // 计算相对效率 double efficiency(vector<double> x) { double numerator = 0.0; double denominator = 0.0; for (int i = 0; i < n; i++) { double d = distance(x, inputs[i]); numerator += weights[i] * outputs[i][0] / d; denominator += weights[i] / d; } return numerator / denominator; } // 计算权重 void calculateWeights() { for (int i = 0; i < n; i++) { double numerator = 0.0; double denominator = 0.0; for (int j = 0; j < n; j++) { double d = distance(inputs[i], inputs[j]); numerator += outputs[j][0] * d; denominator += d; } weights[i] = numerator / denominator; } } // 返回权重 vector<double> getWeights() { return weights; } }; 什么方法计算的DEA

这是一个基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）的类，可以计算相对效率和权重。其中，相对效率是指通过比较不同输入输出变量组合下的效率，得出某个组合与其他组合的相对效率值；权重是指通过计算输入输出变量间的距离和效率，得出每个数据点的权重值。在该类中，计算距离采用欧几里得距离公式，计算相对效率和权重的具体方法分别为efficiency和calculateWeights。

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template <typename T, typename U> static void convert(const std::vector<std::vector<T>>& inputs, std::vector<std::vector<U>>* outputs) { outputs->reserve(inputs.size()); std::transform(inputs.begin(), inputs.end(), outputs->begin(), [](const std::vector<T>& p, std::vector<U>* q) { return convert(p, q); }); }檢查一下

这段代码定义了一个静态函数 `convert`，接受两个模板参数 `T` 和 `U`，以及两个参数 `inputs` 和 `outputs`。其中，`inputs` 是一个二维向量，存储了类型为 `T` 的数据，`outputs` 是一个指向类型为 `std::vector<std::vector<U>>>` 的指针，表示输出的二维向量，存储了类型为 `U` 的数据。

函数的实现过程中，首先使用 `reserve` 函数为输出向量 `outputs` 分配空间，大小为 `inputs.size()`。然后使用 `std::transform` 函数对 `inputs` 中的每个向量进行转换，并将转换结果存储到 `outputs` 中。其中，`std::transform` 函数的第一个参数是输入向量的起始迭代器，第二个参数是输入向量的终止迭代器，第三个参数是输出向量的起始迭代器，第四个参数是一个 lambda 表达式，用于将输入向量中的每个元素转换成输出向量中的元素。这个 lambda 表达式使用了递归调用 `convert` 函数的方式，将输入向量中的每个元素转换成了输出向量中的元素。

需要注意的是，这段代码中的 `outputs->begin()` 调用可能会导致未定义的行为，因为在调用 `outputs->reserve` 函数之后，`outputs` 的大小仍为 0，因此 `outputs->begin()` 会返回一个无效的迭代器。正确的做法是使用 `std::back_inserter` 或 `std::inserter` 等函数来插入新的元素。

怎么理解std::vector<cv::Mat> inputs{matRGBScaled}

这段代码是使用C++中的标准库std::vector来创建一个向量（vector）对象，并初始化它的元素为一个cv::Mat对象。

具体地说，std::vector<cv::Mat> inputs表示创建了一个名为inputs的向量，其中的元素类型为cv::Mat，即OpenCV库中的图像矩阵类型。

初始化部分{matRGBScaled}表示向inputs中添加了一个元素，该元素的值为matRGBScaled。在这里，matRGBScaled是一个cv::Mat对象，可能是一个已经加载或创建的图像矩阵。

这样的初始化方式允许你在创建vector对象时直接指定初始元素，而不需要单独调用push_back()等函数添加元素。

需要注意的是，std::vector是一个动态数组，可以存储多个元素，并且具有自动调整大小的功能。因此，你可以在inputs中添加更多的cv::Mat对象，以便处理多个图像矩阵。