[E,MU_x,SIGMA_x]=zscore(X); [F,MU_y,SIGMA_y] = zscore(Y); 错在哪里

您提供的代码片段看起来是在使用 MATLAB 中的 `zscore` 函数对两个矩阵 `X` 和 `Y` 进行标准化（Z-score 转换），即将每个元素转换为对应于标准正态分布的标准分数。但是代码中并没有明显的错误。

`zscore` 的语法通常是这样的：

[E, MU, SIGMA] = zscore(X);

对于两组数据 `[E,MU_x,SIGMA_x] = zscore(X);` 和 `[F,MU_y,SIGMA_y] = zscore(Y);`，可能是想分别计算 X 和 Y 的 Z 分数，以及它们各自的均值 (`MU_x`, `MU_y`) 和标准差 (`SIGMA_x`, `SIGMA_y`)。

如果您的意图是分别处理 `X` 和 `Y` 并存储结果，那么代码是正确的。但如果 `X` 和 `Y` 应该一起计算，应该只调用一次 `zscore`：

[MU, SIGMA] = zscore([X; Y]);
E = (X - MU) ./ SIGMA;
F = (Y - MU) ./ SIGMA;

这里假设 `X` 和 `Y` 是需要组合在一起的向量或矩阵。若非如此，原始代码就是合适的。

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function [z,mu,sigma] = zscore(x,flag,dim) %ZSCORE Standardized z score for tall arrays % Z = ZSCORE(X) % [Z,MU,SIGMA] = ZSCORE(X) % [...] = ZSCORE(X,1) % [...] = ZSCORE(X,FLAG,DIM) % % See also ZSCORE, MEAN, STD. % Copyright 2015 The MathWor

ker Inc.

这是一个 Matlab 函数，用于对一个 tall 数组进行标准化处理，返回标准化后的数组 Z，以及均值 MU 和标准差 SIGMA。其中 flag 和 dim 是可选参数，用于指定标准化的方向和方式。如果 flag 为 1，则表示按列进行标准化；如果 flag 为 0 或省略，则表示按行进行标准化。dim 参数用于指定在哪个维度上进行标准化，如果省略则默认为第一个非单一维度。该函数是由 MathWorks 公司版权所有。

% 划分训练集和测试集 trainRatio = 0.8; % 训练集占比 numSequences = size(result,1)/30; % 序列数 numTrainSequences = floor(numSequences * trainRatio); % 训练集序列数 numTestSequences = numSequences - numTrainSequences; % 测试集序列数 % % 随机打乱数据 % idx = randperm(numSequences); % data = data((idx-1)*30+1:idx*30,:); % 划分训练集和测试集 trainData = result(1:numTrainSequences*30,:); testData = result(numTrainSequences*30+1:end,:); trainLabels = trainData(:,end); % 训练集标签 testLabels = testData(:,end); % 测试集标签 trainData = trainData(:,1:end-1); % 去掉训练集标签 testData = testData(:,1:end-1); % 去掉测试集标签 % 数据归一化 [trainData, mu, sigma] = zscore(trainData); % 训练集归一化 testData = (testData - repmat(mu,size(testData,1),1))./repmat(sigma,size(testData,1),1); % 测试集归一化 % 将数据转换为三维张量 trainData = reshape(trainData,[numTrainSequences,30,10]); % 训练集转换为三维张量 testData = reshape(testData,[numTestSequences,30,10]); % 测试集转换为三维张量，报错：错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。

这个错误提示是因为你在使用reshape函数时，输入的维度和元素数不匹配。可以尝试使用[]自动计算适当的大小，例如将测试集转换为三维张量的代码改为：

testData = reshape(testData,[],30,10);

这样就可以自动计算第一维的大小，使得元素数与原始数据一致，从而避免了报错。