matlab----cellfun

先看下:mat2cel

这个函数的作用就是将矩阵分为几个子矩阵,也就是所谓的胞元(cell)。

cellfun的操作对象就是cell数组,可以利用一些定义的函数批量处理cell2mat产生的子矩阵。下面通过简单的例子来说明,具体细节我没有认真研究,记住调用的格式就好了。

举个例子:

Compute the mean of each vector in cell array C.
 
C = {1:10, [2; 4; 6], []};
 
averages = cellfun(@mean, C)
This code returns
 
averages =
    5.5000    4.0000       NaN

 

Compute the size of each array in C, created in the previous example.
 
[nrows, ncols] = cellfun(@size, C)
This code returns
 
nrows =
     1     3     0
ncols =
    10     1     0

 

### MATLAB 中 PSO-RF 的实现与应用实例 #### 实现概述 粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO) 是一种基于群体智能的全局优化算法,而随机森林 (Random Forest, RF) 则是一种集成学习方法。两者结合可以用于特征选择、参数调优等方面,在MATLAB中可以通过编写自定义函数来完成这一过程[^1]。 #### 函数构建 为了在MATLAB环境中实施PSO-RF组合模型,通常需要创建两个主要部分: - **PSO模块**:负责寻找最优解空间中的最佳位置; - **RF模块**:依据由PSO找到的最佳参数配置训练分类器或回归预测器。 对于PSO而言,其核心在于更新速度和位置向量;而对于RF,则需关注树的数量(`NumTrees`)以及每棵树的最大深度(`MaxDepth`)等超参数设置。 ```matlab % 定义适应度函数 FitnessFunction.m function score = fitnessFunc(params) % params(1): NumTrees; params(2): MaxDepth; rfModel = TreeBagger(round(params(1)), predictors, response,... 'Method', 'classification',... 'OOBPrediction', true,... 'MinLeafSize', round(exp(params(2)))); oobError = oobLoss(rfModel); score = 1 - oobError; % 越大越好 end ``` ```matlab % 主程序 main_pso_rf.m clear all; %% 初始化种群及相关变量 numParticles = 30; maxIter = 50; cognitiveCoeff = 2.0; socialCoeff = 2.0; inertiaWeight = 0.7; lb = [10, log(2)]; ub = [100, log(8)]; positions = lb + rand(numParticles, length(lb)).*(ub-lb); velocities = zeros(size(positions)); personalBestPos = positions; globalBestIdx = find(fitnessFunc(personalBestPos)==max(cellfun(@fitnessFunc,num2cell(personalBestPos))),1,'first'); globalBestPos = personalBestPos(globalBestIdx,:); for iter=1:maxIter %% 更新速度与位置 r1=rand();r2=rand(); velocities=inertiaWeight*velocities ... + cognitiveCoeff*r1.*(personalBestPos-positions)... + socialCoeff*r2*(repmat(globalBestPos,size(positions,1),1)-positions); positions=max(min(positions+velocities,ub),lb); %% 计算当前个体适应度并更新个人极值和个人历史最好记录 currentFitnesses=arrayfun(@(i)fitnessFunc(positions(i,:)),1:numParticles)'; betterThanPersonal=~isnan(currentFitnesses)&currentFitnesses>arrayfun(@(i)fitnessFunc(personalBestPos(i,:)),1:numParticles)'; personalBestPos(betterThanPersonal,:) = positions(betterThanPersonal,:); globalBestIdx=find(arrayfun(@fitnessFunc,personalBestPos)==max(cellfun(@fitnessFunc,num2cell(personalBestPos))),1,'first'); globalBestPos=personalBestPos(globalBestIdx,:); fprintf('Iteration #%d/%d\nGlobal Best Position: [%g,%g]\nCorresponding Score:%g\n...\n',iter,maxIter,globalBestPos,[fitnessFunc(globalBestPos)]); end ``` 上述代码展示了如何利用MATLAB内置工具箱`TreeBagger`建立随机森林,并通过PSO对其进行参数寻优的过程。值得注意的是,这里仅提供了一个简化版框架供参考,实际操作时可能还需要考虑更多细节调整以满足具体应用场景需求。
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