matlab中的cross,matlab里面的cross什么意思

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推荐于 2017.10.08

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第一个问题:

假设:

a = [1 2 3];

b = [4 5 6];

则你代码中的ab=[a;b];就得到

ab =

1 2 3

4 5 6

你代码中的最后一行dd就是a,b的cross,即:

cross(a,b) =

-3 6 -3

中间三行代码

dd(1)=det(ab(:,[2,3]));

dd(2)=-det(ab(:,[1,3]));

dd(3)=det(ab(:,[1,2]));

实际上就是求这个cross的过程,解释如下:

dd的第一个元素,是求ab中的第二列和第三列的行列式(det就是求行列式的意思,ab(:,[2,3])中“:”表示取所有行,[2,3]表示取第2和第3列),即2*6-5*3,结果是-3;

dd的第二个元素,是求ab中的第一列和第三列的行列式后再取负值,即-(1*6-4*3),结果是6;

dd的第三个元素,是求ab中的第一列和第二列的行列式,即1*5-2*4,结果是-3。

第二个问题:

在matlab中,符号“*”和符号“.*”是两种不同的乘法。

1、

C = A*B,C中的第一个元素C11是A的第一行与B的第一列对应相乘,并累加,这种乘法要求A的列数与B的行数相同;

C = A.*B,C中的第一个元素C11是A的第一个元素A11去乘以B的第一个元素B11,C12=A12*B12.......C21=A21*B21........

2、

点积是求两个向量对应元素相乘后的累加和,要求两个向量长度一致,matlab中对应的函数是dot(a,b)。

你的问题:

a,b是两个行向量(即1*3的,一行三列),b'就把b变成了一个3*1的列向量。

a*b':即1*3的行向量去乘以3*1的列向量,正好是3对元素对应相乘,然后累加;

如果你变成了a.*b':依据上面说点乘含义,matlab会去做a11*b11, a12*b12, a13*b13,但由于b'是一个列向量,b12和b13是不存在的,所以报错告诉你维度不对。

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### MATLAB `crossval` 函数详解 #### 功能概述 `crossval` 是用于执行交叉验证的通用函数,能够评估统计模型性能。通过该函数可以计算损失估计量,适用于多种机器学习模型和预测误差度量标准[^1]。 #### 输入参数说明 - **fun**: 计算损失的函数句柄,通常是一个自定义或内置的损失计算函数。 - **z**: 数据集,既可以是矩阵也可以是表格形式的数据结构。 - **namevaluepairarguments**: 可选名称-值对组参数来指定额外选项,比如 `'KFold'`, `'LeaveMOut'` 或者其他特定于应用的需求设置。 #### 输出结果解释 返回的是经过交叉验证后的平均损失值以及置信区间边界向量。这有助于理解不同分割方式下模型表现的一致性和稳定性。 #### 示例代码展示 下面给出一段简单的例子,演示如何使用 `crossval` 对 KNN 分类器进行 k 折交叉验证: ```matlab % 加载样本数据 load fisheriris; X = meas; % 特征变量 Y = species;% 类别标签 % 创建KNN分类器模型对象 mdl = fitcknn(X,Y,'NumNeighbors',5); % 定义损失函数 lossFun = @(subscript)kfoldLoss(crossval(mdl,'CVPartition',... cvpartition(Y,'k',10)),'Mode','individual'); % 执行交叉验证并获取均方根误差(RMS) rng(1); % 设置随机种子以确保可重复性 rms = sqrt(lossFun()); disp(['Root Mean Squared Error (RMS): ', num2str(rms)]); ``` 此段程序首先加载了 Fisher 的鸢尾花数据集作为示例,并创建了一个具有五个最近邻数量设定的 KNN 分类器实例。接着定义了一个匿名函数 `lossFun` 来封装调用 `crossval` 进行十折交叉验证的过程,最后输出 RMSE 结果[^3]。
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