大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...求矩阵的模： function count = juZhenDeMo(a,b) [r,c] = size(a);%求a的行列 [r1,c1] = size(b);%求b的行列 count = 0; for...r1*c1) count = count + 1; end end end clc; clear; a = eye(6) b = [1 0;0 1] disp(‘a矩阵中b的模的个数是：’); count...= juZhenDeMo(a,b) end 求向量的模： function count = sta_submatrix1(a,b) count = 0; for i = 1:length(a)-length...count = count + 1; end end end clc; clear; a = [0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0] b = [0 0 ] disp(‘ｂ在ａ中的模的个数是
注意不是matlab自带的svm实现函数，自带的svm实现函数仅支持分类问题，不支持回归问题；而libsvm不仅支持分类问题，亦支持回归问题，参数可调节，功能更强大。...libsvm的配置很简单，只需要下载高级版本的matlab和libsvm，VC或VS编译实现很简单的，这里就不细讲了。...如Label=[1; -1],nSV=[63; 67]，则标签为1的样本有63个支持向量，标签为-1的有67个。 -sv_coef: 表示每个支持向量在决策函数中的系数。...-SVs: 表示所有的支持向量，如果特征是n维的，支持向量一共有m个，则为m x n的稀疏矩阵。...libsvmwrite函数可以把Matlab的矩阵存储称为LIBSVM格式的文件。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 很偶然地发现了一个matlab2010a的一个bug：在某种非常特殊的情况下，matlab2010a的向量内积，即*指令会产生错误的结果。...1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] (3)den和kern分别是来自于den1.mat和kern1.mat的1*36维行向量，其中kern...(4)很显然这个程序的作用是用三种程序不同的程序方法计算den中所有元素的和，即： z1使用向量内积计算，z2直接求元素和，z是用循环的方法求向量的内积。...但是令人奇怪的是，在matlab2010a中出现了奇怪的结果。 (2)在matlab210a中，z=z2=5.311088491222193e-08，z1=0. 是不是很奇怪！...难道这是matlab2010a的bug！ (3)matlab210b与matlab210a出现同样问题。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
一是使用plot函数 画出两个向量的曲线，并将它们重叠在一起。...这样可以清楚地看到两个向量之间的差异 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x,y1,x,y2) legend('sin(x)...','cos(x)') 二是使用stem函数 构造两个向量的差异向量，用stem函数绘制差异向量的高度 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos...- y2; plot(x,y1,x,y2); hold on; stem(x,diff); legend('sin(x)','cos(x)','difference'); 三是bar函数 绘制差异向量的条形图
matlab生成数字1-n的列向量 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 利用行向量 首先生成1-n行矩阵 转置 % n此处设置为5 BD1=1:5 BD2=BD1.
，但是它可以缩小矩阵的大小。...通过池化层，可以进一步缩小最后全连接层中节点的个数，从而达到减少整个神经网络参数的目的。使用池化层既可以加快计算速度也可以防止过拟合。...池化层filter的计算不是节点的加权和，而是采用最大值或者平均值计算。使用最大值操作的池化层被称之为最大池化层（max pooling）（最大池化层是使用的最多的磁化层结构）。...使用平均值操作的池化层被称之为平均池化层（mean pooling）。...其次还要将前一层隐藏状态的信息和当前输入的信息传递到 tanh 函数中去，创造一个新的侯选值向量。
MATLAB允许对多维数组进行各种常见的数学操作，如求和、平均值等。...)); % 将B展平后求平均值disp('B的平均值：');disp(meanB);二、MATLAB中的复杂数据结构MATLAB还支持多种复杂数据结构，如结构体（struct）、单元数组（cell arrays...它特别适用于存储具有不同类型列的数据。...：');disp(A);disp(B);五、MATLAB中的数据可视化MATLAB不仅仅是一个强大的计算平台，它还具有强大的数据可视化能力。...MATLAB提供了一些工具和技巧，帮助提高程序的执行效率。6.1 向量化操作MATLAB具有强大的矩阵计算功能，支持直接对数组进行操作，这种操作方式被称为“向量化”。向量化操作比循环方式更加高效。
向量的点积运算 两个向量的点积等于一个向量的模与另一个向量在这个向量方向上的投影的乘积。...clear; x1=[1 2 3 4,5]; x2=[6 7 8 9 10]; %两向量维度必须一致 y=dot(x1,x2); %130 2....向量的叉积运算 两个向量的交点，并与此两向量所在的平面垂直的向量。...x1=[1 2 3]; x2=[4 5 6]; %两向量维度必须一致，运算结果满足右手定则 y1=cross(x1,x2) % -3 6 -3 3....向量的混合运算 它的绝对值表示以向量为棱的平行六边形的体积。
1.向量化编程 我们通过物理里面的，电阻等于电压除以电流计算电阻，了解向量化编程和非向量化编程的区别 我们首先介绍一个函数mean函数，这个函数是用来计算数组的均值，例如A是一个数组，这个数组里面有很多的元素...，我们想要计算这个数组里面的诸多元素平均值，使用mean(A)即可； 题目要求我们分别计算每一组数据的电阻值，最后求电阻的平均值； （1）上面的是非向量化编程，使用2个循环，第一个循环计算的是每一组数据对应的电阻...，第二个循环计算的是电阻的累加值，最后使用电阻的累加值除以数组的长度（也就是数据的个数）得到的是电阻的平均值； （2）向量化编程的思想就会很简洁，直接利用的是MATLAB很有特色的点运算，求出每组电阻值...，最后求的数组的平均值，两行代码就可以完成计算平均值的目的； 2.非数的处理解决 在MATLAB里面，我们如果是0/0，无穷除以无穷就会得到NaN,这个并不是报错，也不是空，只是一个非数的值，我们在绘制函数的图像的时候可能会遇到这样的情况...如果只是这样写，我们还是无法观察到自己想要的结果的（读者可以自行尝试），因为MATLAB的默认精度是4位小数，我们的数据因为精度比较高，在MATLAB里面就会全部显示0，无法观察这个趋近的过程，我们的做法就是加上
一、基于Matlab的INFO向量加权平均优化算法的实现细节 1.1 准备工作 为了实现INFO向量加权平均优化算法，首先需要安装如下两个Matlab第三方包： 1、Matlab INFO加权平均优化算法的第三方工具包...、INFO.m与initialization.m： 2、Matlab 函数绘制的第三方工具包 在附加资源管理器中输入plot_func，找到一个具有plot_func的第三方工具，我这里选择的是Grey...二、INFO向量加权平均优化算法原理 2.1 向量加权平均的数学定义 一组向量的平均值可以理解为其位置 x_i 的平均值，并结合向量适应度 w_i 进行加权。...下图表示了一组解（向量）的加权平均，其中权重大的解具有更高效的加权平均解。...更新规则使用向量加权平均值来创建新的向量。
其中，第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选取的是与第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向，依次类推，我们可以取到这样的 ? 个坐标轴。...三、PCA的操作过程 1、PCA的操作流程大致如下： 去平均值，即每一位特征减去各自的平均值 计算协方差矩阵 计算协方差矩阵的特征值与特征向量 对特征值从大到小排序 保留最大的 ?...个特征向量 将数据转换到 ? 个特征向量构建的新空间中 2、具体的例子 假设二维数据为： ?...取平均值 我们计算每一维特征的平均值，并去除平均值，我们计算出均值为 ? 去除均值后的矩阵为 ? 计算协方差矩阵 ? 计算特征值与特征向量 其中，特征值为 ? 特征向量为 ?...MATLAB实验代码如下： 主程序 %% pca dataSet = load('testSet.txt');%导入数据 % pca [FinalData, reconData] = PCA(dataSet
摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集...根据训练得到的模型，利用MATLAB GUI工具设计了可以手写输入或读取图片进行识别的系统界面，同时可视化图片处理过程及识别结果。...博主之前也曾写过两篇利用SVM进行分类的博文：基于支持向量机的图像分类（上篇）和基于支持向量机的图像分类（下篇：MATLAB实现），详细介绍了特征提取的基本技术和支持向量机的原理，亦可供大家参考。...右下角网格表示分类的准确率，可以看出该分类器具有98.9%的总体分类准确率。...为此我将该模型用于实际的手写数字识别中，以下是在MATLAB GUI工具中设计的界面，如若读者反响热烈，后期将很快更GUI的设计介绍，还请关注了！
MATLAB的算术运算有两种不同类型：1）矩阵算术运算；2）阵列算术运算。 MATLAB矩阵算术运算与线性代数中的定义相同：执行数组操作，无论是在一维和多维数组元素的元素。...A和B必须具有相同的尺寸，除非一个人是一个标量。一个标量，可以被添加到任何大小的矩阵。-减法或一元减号。A - B，减去B从A和B必须具有相同的大小，除非是一个标量。...如果A是一个n*n的矩阵，B是一个n组成的列向量，或是由若干这样的列的矩阵，则X = AB 是方程 AX = B ，如果A严重缩小或者几乎为单数，则显示警告消息。.数组左除法；A....B是元素B（i，j）/A（i，j）的矩阵。A和B必须具有相同的大小，除非其中一个是标量。 ^矩阵的幂。X^P是X到幂P，如果p是标量；如果p是一个整数，则通过重复平方计算功率。...对P值的计算，涉及到特征值和特征向量，即如果[ D ] = V，EIG（x），那么X^P = V * D.^P / V。 .^A.
） 图像相加的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值。...这点被经常用来有效的降低加性随机噪声 的影响。在求平均值的过程中，图像的静止部分不会改变，而对每一幅图像，各不相同的噪声图案则过 累积很慢。...B = imresize(A,m,method)返回原图A的m倍放大的图像（m小于1时效果是缩小）。 三 实验设计例子与调试 1．...例如前面所考虑的第一种情况，在 for循环内每执行一次命令，向量y的维数增加1。这样就使得MATLAB每通过一次循环对y分配更多的内存 ，这当然要花费一定的时间。...B = imresize(A,m,method)返回原图A的m倍放大的图像（m小于1时效果是缩小）。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文讲述了如何使用 dde23 对具有常时滞的DDE（时滞微分方程）方程组求解。...要在 MATLAB 中求解此方程组，您需要先编写方程组、时滞和历史解的代码，然后再调用时滞微分方程求解器 dde23，该求解器适用于具有常时滞的方程组。...您可以将所需的函数作为局部函数包含在文件末尾，或者将它们作为单独的命名文件保存在 MATLAB 路径上的目录中。 编写时滞代码 首先，创建一个向量来定义方程组中的时滞。...dde23 接受时滞的向量参数，其中每个元素是一个分量的常时滞。 lags = [1 0.2]; 编写方程代码 现在，创建一个函数来编写方程的代码。...您也可以将这些函数作为它们自己的文件保存在 MATLAB 路径上的目录中。
一、K-means聚类算法原理 K-means算法首先从数据样本中选取K个点作为初始聚类中心;其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类:然后计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心...3.误差平方和准则函数评价聚类性能 三、基于 K-means图像分割 K-means聚类算法简捷，具有很强的搜索力，适合处理数据量大的情况，在数据挖掘 和图像处理领域中得到了广泛的应用。...采用K-means进行图像分割，将图像的每个像素点的灰度或者RGB作为样本(特征向量)，因此整个图像构成了一个样本集合(特征向量空间)，从而把图像分割任务转换为对数据集合的聚类任务。...以上就是今天介绍的基于K-means聚类算法的MATLAB图像分割，有需要的朋友们可以自己动手尝试，欢迎大家分享到朋友圈，让更多有需要的朋友看到！也欢迎更多MATLAB爱好者和使用者前来交流！...参考资料： [1]陈刚、魏晗、高毫林.MATLAB在数字图像处理中的应用 [2]杨文茵、徐丽新.MATLAB R2016a数字图像处理算法分析与实现
）注意事项 这个层次分析法既有缺点，也有优点，缺点就是这个层次分析法不同的这个评价标准的权重都是我们自己认为设定的，这个就会具有很强的主观性； 优点就是，即使面对复杂的问题，层次分析法依然可以提供便捷的解决方案...（4）科学设置权重 我们上面也已经介绍了这个权重人为设置就会具有一定的主观性，因此我们需要通过科学的手段去计算权重，这个就需要使用到判断矩阵；这个规则其实也是根据人们的这个经验制定的，矩阵里面的每一个位置的数据...： 上面的这个过程可能会有一些繁琐，我下面放了一张图，方便大家理解： 3.matlab代码求解 （1）上面我们介绍的进行这个一致性检验的时候，需要求借这个判断矩阵的最大特征值，再matlab里面有一个函数可以帮助我们直接进行求解...，在按照行求解平均值，让这个向量和权重向量做乘法，得到最后的评分； （6）matlab代码 clc,clear % 输入判断矩阵 A = [1 2 3 5 1/2 1 1/2 2 1/.../(ones(n,1)*Asum); %每一行分别求和，求和的结果除以，得到的列向量就是权重向量 W=sum(Aprogress,2).
二、PCA的概念 image.png 三、PCA的操作过程 1、PCA的操作流程大致如下： 去平均值，即每一位特征减去各自的平均值 计算协方差矩阵 计算协方差矩阵的特征值与特征向量 对特征值从大到小排序...保留最大的k个特征向量 将数据转换到k个特征向量构建的新空间中 2、具体的例子 假设二维数据为： ?...取平均值 我们计算每一维特征的平均值，并去除平均值，我们计算出均值为 ? 去除均值后的矩阵为 ? 计算协方差矩阵 ? 计算特征值与特征向量 其中，特征值为 ? 特征向量为 ?...对特征值进行排序，显然就两个特征值 选择最大的那个特征值对应的特征向量 ? 转换到新的空间 ? 四、实验的仿真 我们队一个数据集进行了测试： ?...MATLAB实验代码如下： 主程序 %% pca dataSet = load('testSet.txt');%导入数据 % pca [FinalData, reconData] = PCA(dataSet
即使是一幅100x100像素的小灰度图像，也有10000维可以看成是10000维空间中的一个点。一兆像素的图像具有百万维。由于图像具有很高的维数，在许多计算机视觉应用中，我们经常使用降维操作。...首先说方差，当我们衡量一组数据的离散程度时，使用方差来表示。即如下所示。 ? S为方差。即样本中各个数据与其平均值之差的平方的和的平方。在matlab或者numpy中可以利用cov（X,X）计算。...那么如何计算协方差矩阵，matlab和numpy都可以利用cov(x)进行直接计算。注意这个地方输入的X为一个矩阵，在matlab中默认每一列为一个一维数据，行数代表了数据组的维数。...其实现方法主要有以下两种：一是依据定义计算，即将每一组数据减去该数据的平均值再与另一组数据的结果相乘，除以n-1.第二种是简化的去中心化方法。...值得注意的是numpy中的cov函数与matlab不同，其将每一行作为一个一维数据。因此利用cov进行计算，需先对其转置。
iou = area / (carea + garea - area) return iou 三、top5、top1 top-1正确率，就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果...top5就是最后概率向量最大的前五名中，只要出现了正确概率即为预测正确。否则预测错误。 四、Average Precision 下面创建一个简单的示例来演示平均精度(AP)的计算。...具体来说，分别参见Matlab或Python代码中的CocoEval.m或cocoeval.py。另请参阅Matlab或Python代码（demo）中的evalDemo。...计算Oth的方法是将所有其他对象设置为与所讨论的类具有相同的类标签，并将忽略标志设置为1。 6）BG：所有背景误报（和类混乱（class confusion））被移除后的PR。...最后，目前analyze（）只是Matlab API的一部分; Python代码即将推出。
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