matlab程序：总共2100个数据，每100个数据中随机取20个数据

您可以使用MATLAB中的循环和randperm函数来实现您的需求。以下是一个可能的解决方案：

data = rand(2100,1); % 假设您的数据存储在一个2100x1的向量中
selected_data = zeros(20*21,1); % 创建一个大小为420x1的空向量，用于存储选择的数据
count = 1; % 初始化计数器
for i = 1:21:2100 % 每100个数据循环一次，步长为21
    indices = randperm(100); % 生成一个1到100的随机排列
    selected_indices = indices(1:20); % 选择前20个排列
    selected_data(count:count+19) = data(i+selected_indices-1); % 选择对应的数据，并存储到空向量中
    count = count + 20; % 更新计数器
end

这将从您的数据中随机选择20个数据，每100个数据中选择一次，并将它们存储在一个大小为420x1的向量中。您可以将代码调整为适应不同的数据大小和选择数量。

相关问题

机器学习中每个样本中含有2000个原始数据的BP神经网络程序用MATLAB怎么写

下面是一个使用MATLAB编写的BP神经网络程序，可以处理每个样本中含有2000个原始数据的情况：

input_size = 2000;     % 输入层节点数
hidden_size = 100;     % 隐藏层节点数
output_size = 1;       % 输出层节点数
learning_rate = 0.01;  % 学习率
epochs = 1000;         % 迭代次数

% 随机初始化权重矩阵
weights_input_hidden = randn(input_size, hidden_size);
weights_hidden_output = randn(hidden_size, output_size);

% 定义sigmoid函数和其导数
sigmoid = @(x) 1 ./ (1 + exp(-x));
sigmoid_derivative = @(x) x .* (1 - x);

% 训练神经网络
for epoch = 1:epochs
    % 前向传播计算输出结果
    hidden_layer_input = input_data * weights_input_hidden;
    hidden_layer_output = sigmoid(hidden_layer_input);

    output_layer_input = hidden_layer_output * weights_hidden_output;
    output_layer_output = sigmoid(output_layer_input);

    % 计算输出误差
    output_error = target_output - output_layer_output;
    output_delta = output_error .* sigmoid_derivative(output_layer_output);

    % 计算隐藏层误差
    hidden_error = output_delta * weights_hidden_output';
    hidden_delta = hidden_error .* sigmoid_derivative(hidden_layer_output);

    % 更新权重矩阵
    weights_hidden_output = weights_hidden_output + learning_rate * hidden_layer_output' * output_delta;
    weights_input_hidden = weights_input_hidden + learning_rate * input_data' * hidden_delta;

    % 打印损失值
    if mod(epoch, 100) == 0
        loss = mean((target_output - output_layer_output).^2);
        fprintf('Epoch %d Loss: %.4f\n', epoch, loss);
    end
end

在这个程序中，我们首先定义了输入层节点数、隐藏层节点数和输出层节点数等参数，并随机初始化了权重矩阵。然后，我们定义了sigmoid函数和其导数。

在迭代过程中，我们执行了前向传播计算输出结果，然后计算输出误差和隐藏层误差，并更新了权重矩阵。在每个迭代周期结束时，我们计算了损失值并打印出来。

你需要根据具体的数据集，将输入数据和目标输出传递给代码中的 `input_data` 和 `target_output` 变量，然后设置迭代次数 `epochs` ，即可训练出一个适用于你的数据集的BP神经网络模型。

写一个matlab程序，训练神经网络用以识别西储大学轴承数据

好的，我可以为您提供一份基于MATLAB的神经网络训练程序，用于识别西储大学轴承数据。请注意，此程序仅供参考，您需要根据实际情况进行修改和优化。

首先，您需要准备好轴承数据集。假设您已经有了一个包含多个样本的数据集，每个样本包含多个特征和一个标签。在此示例中，我们使用西储大学提供的轴承数据集，其中包含四个不同状态的轴承：正常（Normal）、内圈故障（Inner Race）、外圈故障（Outer Race）和球故障（Ball）。

接下来，我们需要将数据集分成训练集和测试集。在此示例中，我们将数据集按照 80% 训练集和 20% 测试集的比例进行划分。

% 加载数据
load('data.mat');

% 将数据集分为训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
[trainInd, testInd] = dividerand(size(data, 1), train_ratio, 1-train_ratio);
train_data = data(trainInd, :);
test_data = data(testInd, :);

然后，我们需要对数据进行预处理，包括归一化和标签编码。在此示例中，我们将特征值归一化到 [0, 1] 的范围内，并将标签编码为独热向量。

% 归一化特征值
min_val = min(train_data(:, 1:end-1));
max_val = max(train_data(:, 1:end-1));
train_data(:, 1:end-1) = (train_data(:, 1:end-1) - min_val) ./ (max_val - min_val);
test_data(:, 1:end-1) = (test_data(:, 1:end-1) - min_val) ./ (max_val - min_val);

% 标签编码为独热向量
train_labels = ind2vec(train_data(:, end)');
test_labels = ind2vec(test_data(:, end)');

接下来，我们将定义神经网络的结构和训练参数。在此示例中，我们使用一个简单的三层前馈神经网络，包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。我们使用 sigmoid 激活函数，并使用交叉熵损失函数进行训练。您可以根据实际情况进行修改和优化。

% 定义神经网络结构
net = feedforwardnet([10]); % 一个隐藏层，10个神经元
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; % sigmoid 激活函数
net.layers{2}.transferFcn = 'softmax'; % softmax 激活函数
net.divideFcn = 'dividerand'; % 随机划分训练集和验证集
net.divideParam.trainRatio = 0.8;
net.divideParam.valRatio = 0.2;
net.divideParam.testRatio = 0;
net.trainFcn = 'trainscg'; % Scaled conjugate gradient backpropagation
net.performFcn = 'crossentropy'; % 交叉熵损失函数

% 训练参数
net.trainParam.epochs = 100; % 迭代次数
net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率
net.trainParam.goal = 0.001; % 目标误差

% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, train_data(:, 1:end-1)', train_labels);

最后，我们使用测试集对训练好的神经网络进行评估，计算准确率和混淆矩阵。

% 使用测试集评估神经网络性能
test_output = net(test_data(:, 1:end-1)');
test_pred = vec2ind(test_output);
test_target = vec2ind(test_labels);
test_acc = sum(test_pred == test_target) / length(test_target); % 计算准确率
test_cm = confusionmat(test_target, test_pred); % 计算混淆矩阵
disp(['Test Accuracy: ', num2str(test_acc)]);
disp('Confusion Matrix:');
disp(test_cm);

这就是一个基于MATLAB的神经网络训练程序，用于识别西储大学轴承数据。您可以根据实际情况进行修改和优化。