MATLAB判别分析项目全套源码下载

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5星 · 超过95%的资源 2 下载量 67 浏览量 更新于2024-10-27 1 收藏 827KB ZIP 举报
资源摘要信息:"判别分析_matlab.zip" 判别分析是一种统计分类方法,用于确定某个观测值属于哪个已知的类别。在MATLAB开发环境中,判别分析可以通过编写脚本和函数来实现,以此来识别数据特征并将新的观测值分配到一个或多个类别中。MATLAB作为一个高级数学软件,提供了强大的数据处理和统计分析功能,是进行判别分析的理想工具。 MATLAB项目全套源码提供了一套完整的实现判别分析的代码,可以帮助开发者快速地进行数据分析和模型建立。源码经过测试校正,能够保证百分百成功运行,这对于用户来说是一个非常便利的特性,因为它大大降低了学习和使用的门槛,尤其是对于新手而言。即便遇到问题,也提供了联系方式,可以得到专业指导或源码更换服务,确保了资源的实用性和可靠性。 适合人群方面,这款资源既适合刚刚接触MATLAB的新手,也适合有一定编程和开发经验的人员。新手可以通过源码学习判别分析的原理和MATLAB编程技巧,而有经验的开发人员则可以借鉴源码优化自己的项目,或是在此基础上开发更复杂的分析模型。 从【标签】来看,资源涉及的关键词为"MATLAB"、"开发语言"、"判别分析"以及"达摩老生出品"。其中"MATLAB"指明了使用的编程开发语言和环境;"开发语言"强调了MATLAB作为一种编程语言在科学计算和工程领域中的应用;"判别分析"则是资源的核心功能和主题;"达摩老生出品"则可能意味着该资源来自于一位经验丰富的开发者或者团队,质量有所保证。 文件名称为"判别分析_matlab.zip",表明这是一个关于判别分析的MATLAB项目压缩包。文件名简单明了,直接指出了文件内容的核心部分,方便用户识别和检索。 综合来看,该资源为学习和应用判别分析提供了极大便利,既降低了学习成本,又提高了学习效率,对于希望深入研究数据分析和机器学习的开发者来说是一个不可多得的学习资料。在使用过程中,开发者需要有MATLAB的基础知识,同时了解一些统计学和概率论的基本概念,这对于理解和实现判别分析是非常重要的。

def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

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