MATLAB-help中的1s是啥意思?

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#1s

于 2016-05-07 10:56:23 首次发布
本文解释了MATLAB中ones函数的作用及用法。通过例子Y=ones(size(A))说明该函数返回与A相同大小的全1矩阵。对于初学者而言，理解这一基本函数有助于进行更复杂的矩阵操作。

MATLAB-help中的1s是啥意思?

比如下面这段话：
Y = ones(size(A)) returns an array of 1s that is the same size as A.
答案：1s其实是1的复数形式，比如我们说women是woman的复数形式

利用MATLAB制作基于艾宾浩斯记忆曲线的背单词计划
njuese的博客
05-24 1852
利用MATLAB制作基于艾宾浩斯记忆曲线的背单词计划 最近感觉自己的英语不够用了，需要背点单词了。打算学期结束后就开始背单词，现在已经入手了《恋练有词》，整本书共30个小部分。听说根据艾宾浩斯曲线背单词效果更好，我打算借用MATLAB做一个简单的规划。关于艾宾浩斯曲线及其解读，这里就不做赘述了，想了解的话可以去问问度娘。 先上最终的结果吧。计划从6.22开始，共需要42天完成。 ‘Day 1’ ‘06-22’ 1 ‘Day 2’ ‘06-23’ [1;2] ‘Day 3’ ‘06-24’ [2;3]
《利用 MATLAB 帮助背英语单词详细教程》
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10-17 1015
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怎么用matlab中的help,MATLAB2014a中help与参考页中文翻译(用于学习) MATLAB Product Description...
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03-16 311
慈心积善，做大证明。口中言语，光亮人心。///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////MATLAB Produc...
matlab附录
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12-09 2555
附录2 运算符号与特殊字符附录 2.1运算符号与特殊字符函数名 功能描述 函数名 功能描述 + 加 ... 续行标志 - 减 , 分行符(该行结果不显示) * 矩阵乘 ; 分行符(该行结果显示) .* 向量乘 % 注释标志 ^ 矩阵乘方 ! 操作系统命令提示符 .^ 向量乘方 ' 矩阵转置 kron 矩阵kron积 . 向量转置 \ 矩阵左除
Matlab英文词汇大全
01-30
Matlab工具箱里的英文词汇总结，英汉对照，直接拿来背诵可以快速掌握大量相关词汇
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weixin_47502228的博客
04-09 1198
本文简要介绍了 MathWorks 及其核心产品 MATLAB 和 Simulink。MathWorks 是全球领先的数学计算软件公司，广泛应用于航空、汽车、金融和教育等领域。公司支持教育和科研，提供丰富的教学资源。其提出的基于模型的设计理念已成为工程开发的重要方法。文中还介绍了 MATLAB Help Center，它是查阅官方文档和获取技术支持的重要平台，适合各类用户查找函数说明、示例代码和学习资料。
matlab中的help怎么使用？
qq_63820417的博客
05-06 1027
字符串ch=['I"m','A','STUDENT']subch=ch(1:5)revch=ch(end:-1:1)k=find(ch>='A'&ch<='Z')ch(k)=ch(k)-('A'-'a')char(ch) 最大值最小值循环a=[。。。];max=a(1);min=a(1);for i=1:20 if a(i)>max max=a(i);end if a(i)<min min=a(i);end end max min函数方式for i=1:...
help solve.zip_Help!_matlab；help；solve
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matlab-奇异值分解矩阵算法
最新发布
12-11
源码来自：https://pan.quark.cn/s/8bca54b1b50e For better performance, you can try NLPGNN, see NLPGNN for more details. BERT-NER Version 2 Use Google's BERT for named entity recognition （CoNLL-2003 as...
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sunbscript下标row行column列layout安排，布局pitfall易犯的错误1、数组、向量和矩阵的区别？在matlab中，基本的数据单元式数组，而数组又被分为向量和矩阵两类。一维的数组被称为向量，而两位或更高维的被称作矩阵。数组的大小是由行列数所决定的。2、常用的数据输入方式(1)、在定义变量时直接输入数据。(2)、利用input之类的函数直接从键盘输入数据。(3)、从数...
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引言最近在被背博词汇,考博词汇是12000词左右.短时间内去记忆这么多单词是很有挑战性的.我个人习惯用的方法是:将陌生的长单词分成熟悉的小单词, 用小单词造句, 把生词的意义包含进去;多读一些这个生词的句子, 在语境中加深意义;通过一个与这个生词长的很相近的自己很熟悉的词来记忆生
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MATLAB有几个英文单词构成,有关英语词汇构成，看这一篇就够了！
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词是什么？“词”的英语是“Word”。依据词典“Word”可译为“语言、言、话、字、文字、词”等。人类在学习一种语言时最基本的两件事就是认识词和使用词来表达思想。那么“Word”是什么？我们先从表达思想来说。大凡人要把心中所感觉到的和所想的表达出来时，一个共通的表达模式就是“举出主题并说明它”。这种表达模式我们叫做“一句话”，在语言学上称为句子(Sentence)。例如：例A：Your book ...
matlab的fitctree函数输出的结果中的变量都是代表什么意思?
08-08
<think>我们正在讨论MATLAB的fitctree函数输出结果。用户想知道输出变量（对象）中各个属性的含义。 fitctree返回的是一个分类树模型对象（ClassificationTree），它包含许多属性。 以下是ClassificationTree对象的主要属性及其含义： 1. **X** 和 **Y**: - `X`: 训练数据中的预测变量（特征矩阵），大小为$n \times p$，其中$n$是样本数，$p$是特征数。 - `Y`: 训练数据的响应变量（类标签），大小为$n \times 1$。 2. **PredictorNames**: - 预测变量（特征）的名称，以元胞数组形式存储。如果在调用`fitctree`时指定了`'PredictorNames'`参数，则使用指定的名称；否则，默认使用`{'x1','x2',...,'xp'}`。 3. **ResponseName**: - 响应变量的名称。如果输入是表，则默认为响应变量的列名；否则为`'Y'`。 4. **ClassNames**: - 分类中使用的类别的名称，按顺序排列（字母顺序或数字顺序）。这是一个包含类别名称的元胞数组。 5. **CategoricalPredictors**: - 指定哪些预测变量是分类变量（离散变量）。这是一个索引向量，指示哪些预测变量是分类的。 6. **NumObservations**: - 训练数据中的样本数$n$。 7. **PruneList**: - 一个向量，表示在最优剪枝序列中每个节点被剪枝后子树对应的错误率。该向量用于剪枝操作。 8. **PruneAlpha**: - 一个与`PruneList`对应的数值向量，表示剪枝的复杂度参数（alpha）值。 9. **NodeClass**: - 每个节点预测的类标签。这是一个包含节点数的向量，每个元素表示对应节点的类标签。 10. **Children**: - 一个$m \times 2$的矩阵，其中$m$是节点总数。每一行表示该节点的左右子节点。叶子节点的子节点为0。 11. **ClassCount**: - 每个节点中每个类别的样本数。这是一个$m \times k$的矩阵，其中$m$是节点数，$k$是类别数。 12. **NodeProbability**: - 每个节点中样本属于各个类别的概率（即节点中各类样本的比例）。 13. **NodeSize**: - 每个节点中的样本数。 14. **Parent**: - 一个长度为$m$的向量，表示每个节点的父节点。根节点的父节点为0。 15. **CutPoint**: - 一个长度为$m$的向量，表示每个非叶子节点的分割点（对于数值型变量）。如果是分类变量，则分割点表示为决策规则（在`CutPredictorIndex`和`CutCategories`中描述）。 16. **CutPredictorIndex**: - 一个长度为$m$的向量，表示每个非叶子节点用于分割的预测变量的索引（即使用第几个特征进行分割）。叶子节点的值为0。 17. **CutCategories**: - 一个元胞数组，长度为$m$，对于非叶子节点，如果分割变量是分类变量，则此属性包含一个元胞数组，表示该节点分割到左子节点的类别。对于数值型变量或叶子节点，此属性为空。 18. **IsBranchNode**: - 一个长度为$m$的逻辑向量，表示节点是否为分支节点（非叶子节点）。 19. **Cost**: - 一个$k \times k$的误分类代价矩阵，其中$k$为类别数。元素$C_{ij}$表示将真实类别$i$分类为类别$j$的代价。 20. **Prior**: - 一个长度为$k$的向量，表示各类别的先验概率。 21. **ScoreTransform**: - 用于转换分数的函数句柄（例如，将原始分数转换为后验概率）。 22. **NumNodes**: - 树中的节点总数$m$。 23. **MinLeafSize**: - 叶子节点最少样本数（在训练时指定的`'MinLeafSize'`参数）。 24. **SplitCriterion**: - 用于分割节点的准则（例如`'gini'`基尼不纯度或`'entropy'`信息增益）。 25. **SplitGain**: - 每个节点处的分割增益（即通过分割带来的纯度提升）。 除了这些属性，还有一些方法用于预测、查看、剪枝等操作，如`predict`、`view`、`prune`等。 我们可以通过以下方式查看树的文本或图形表示： - `view(tree)`：以文本形式显示树的结构。 - `view(tree, 'Mode', 'graph')`：以图形形式显示树。 注意：在MATLAB中，决策树模型是一个对象，我们可以通过点运算符访问其属性，例如： - `tree.NodeClass`：查看每个节点的类标签。 - `tree.Children`：查看每个节点的子节点。 下面是一个示例，展示如何训练一个决策树并查看其属性： ```matlab % 加载数据 load fisheriris X = meas; Y = species; % 训练决策树 tree = fitctree(X, Y, 'PredictorNames', {'SepalLength','SepalWidth','PetalLength','PetalWidth'}); % 查看树的结构 view(tree, 'Mode', 'graph') % 查看节点属性 nodeClass = tree.NodeClass; % 每个节点的预测类别 children = tree.Children; % 每个节点的子节点 cutPoint = tree.CutPoint; % 每个非叶子节点的分割点 cutPredictorIndex = tree.CutPredictorIndex; % 分割变量的索引 % 通过PredictorNames将索引转换为变量名 predictorNames = tree.PredictorNames; for i = 1:length(cutPredictorIndex) if cutPredictorIndex(i) ~= 0 fprintf('节点 %d 的分割变量: %s\n', i, predictorNames{cutPredictorIndex(i)}); end end ``` 注意：在`CutPredictorIndex`中存储的是预测变量的索引，我们可以用这个索引从`PredictorNames`中获取变量名。 通过以上解析，用户可以理解`fitctree`返回的树对象中的各个属性含义，从而进一步分析模型或进行可视化等操作。 相关问题： 1. 如何解释决策树的分支规则？ 2. 如何根据决策树对象生成分类规则？ 3. 如何计算决策树中每个特征的重要性？ 4. 如何对决策树进行剪枝？ 5. 如何用决策树模型进行新样本的预测？</think>### MATLAB `fitctree` 函数输出变量含义解析 `fitctree` 函数返回一个 **分类决策树模型对象**（`ClassificationTree`），包含以下核心属性及其数学含义： --- #### 1. **树结构属性** | 属性名 | 类型 | 数学含义 | 示例 | |--------|------|----------|------| | **`NodeClass`** | 元胞数组 | 每个节点的预测类别 | `{'setosa'}`, `{'versicolor'}` | | **`Children`** | $n \times 2$ 矩阵 | 节点的左右子节点索引：<br>$[left\_child, right\_child]$ | `[2, 3]` | | **`Parent`** | 向量 | 父节点索引（根节点为0） | `[0, 1, 1]` | | **`CutPoint`** | 向量 | 连续特征的分割阈值：<br>$x_j \leq \text{value}$ | `3.5` | | **`CutPredictorIndex`** | 向量 | 分割特征的索引 | `2`（表示第2个特征） | | **`CutCategories`** | 元胞数组 | 分类特征的分割类别集合 | `{{'small','medium'}}` | | **`NodeSize`** | 向量 | 每个节点的样本数 | `[100, 60, 40]` | --- #### 2. **统计属性** | 属性名 | 数学含义 | 计算公式 | |--------|----------|----------| | **`ClassProbability`** | 节点中各类别的概率 | $$P(c_k \mid node) = \frac{N_{c_k}}{N_{\text{node}}}$$ | | **`ClassCount`** | 节点中各类别的样本数 | $N_{c_k}$ | | **`NodeRisk`** | 节点误分类率 | $$1 - \max(P(c_k \mid node))$$ | | **`PruneAlpha`** | 剪枝复杂度参数 | $\alpha$（控制树复杂度） | --- #### 3. **模型元信息** | 属性名 | 含义 | |--------|------| | **`PredictorNames`** | 特征名称（如 `{'SepalLength', 'SepalWidth'}`） | | **`ResponseName`** | 响应变量名称（如 `'Species'`） | | **`ClassNames`** | 类别标签（如 `{'setosa','versicolor','virginica'}`） | | **`NumNodes`** | 树的总节点数 $m$ | | **`MinLeafSize`** | 叶节点最小样本数（训练参数） | | **`SplitCriterion`** | 分割准则（`'gdi'`基尼系数, `'deviance'`熵） | --- ### 关键关系解析 1. **节点遍历规则**： 对于节点 $i$： ```matlab if X(CutPredictorIndex(i)) <= CutPoint(i) 进入左子节点 Children(i,1) else 进入右子节点 Children(i,2) end ``` 2. **叶节点判定**： $$Children(i,1) = 0 \quad \Rightarrow \quad \text{该节点为叶节点}$$ 3. **特征重要性计算**： $$\text{Importance}(j) = \sum_{\text{splits using } j} \Delta I$$ 其中 $\Delta I$ 是分割带来的纯度提升值[^1]。 --- ### 示例代码：解析树结构 ```matlab load fisheriris tree = fitctree(meas, species, 'PredictorNames', {'SL','SW','PL','PW'}); % 获取节点信息 nodeClass = tree.NodeClass; % 节点类别 children = tree.Children; % 子节点索引 cutVar = tree.CutPredictorIndex; % 分割特征索引 cutVal = tree.CutPoint; % 分割阈值 % 打印根节点规则 fprintf('根节点规则: %s <= %.2f → 左子节点%d, 否则右子节点%d\n', ... tree.PredictorNames{cutVar(1)}, ... cutVal(1), ... children(1,1), ... children(1,2)); ``` --- ### 可视化工具 1. **文本视图**： ```matlab view(tree, 'Mode', 'text'); ``` ``` 1 if PL <= 2.45 then node 2 else node 3 2 setosa (50/50) 3 if PW <= 1.75 then node 4 else node 5 ... ``` 2. **图形视图**： ```matlab view(tree, 'Mode', 'graph'); ``` ![决策树可视化示例](https://www.mathworks.com/help/stats/classificationtree_fitctree_example_02.png) --- ### 相关问题 1. 如何从决策树中提取特定节点的分类规则？ 2. 怎样计算决策树中每个特征的重要性分数？ 3. 如何根据`PruneAlpha`对决策树进行剪枝操作？ 4. 决策树中的`NodeRisk`和模型整体错误率有何关系？ 5. 如何处理决策树中缺失值（NaN）的预测问题？ [^1]: MATLAB Documentation, *fitctree: PredictorImportance Property*, 2023.
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