load(file_name{j}); temp1=importdata(file_name{j}); B=[B;temp1]; end dataset=[A;B]; load dataset.mat %导入要分类的数据集 load labelset.mat %导入分类集标签集 % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-5,第二类的11-15做为训练集 train_set = [dataset(1:5,:);dataset(11:15,:)]; %...
此部分主要是读取原始数据,并初始化绘图参数。 % 读取数据loaddata.mat% 初始化参数dataset=P;lbs={'Yield strength',...'Ultimate tensile strength',...'Elongation to fracture',...'UTS×EF',...'Saturation induction',...'Coercivity',...'Electrical resistivity'};lgs={'M-MCA','Fe-49Co-2V',...
pathDivided(end)); dataPath=strcat(newPath,'dataset'); % set folder with net syntax imds = im...
if( train1000 ) [XTrain, YTrain, XTest, YTest] = load_train1000('mnist'); else [XTrain, YTrain, XTest, YTest] = load_dataset('mnist'); end % 设置神经网络的参数 nb_features = 256; % 特征数量 nb_classes = 10; % 分类数量 % 定义神经网络的层结构 layers = [ ... imageInputL...
Using a dataset in matlab Load the Dataset In this section, load the dataset provided along with the project. % Insert lines of code to clear the variables, close all figures and clear % screen % Load the dataset load digit_data;
在MATLAB运行之后的结果如下,是一个结构体,其中包括一个3行4列的矩阵data,和一个2行1列的元胞数组textdata。使用变量dataset储存这个3行4列的矩阵,使用parameters储存这个2行1列的元胞数组。 其中这个3行4列的矩阵data就是后三行的数据,这个2行1列的元胞数组textdata就是前两行的数据。
data = load('dataset.csv'); X = data(:, 1:2); % 特征变量 y = data(:, 3); % 目标变量 % 绘制原始数据散点图 figure; plotData(X, y); hold on; % 在数据上训练逻辑回归模型 X = [ones(size(X, 1), 1) X]; % 添加截距项 ...
function DS = LoadUCRdataset(datasetname) TRAIN = load(['DATASETS/',datasetname,'/',datasetname,'_TRAIN']); TEST = load(['DATASETS/',datasetname,'/',datasetname,'_TEST']); TRAIN_labels = TRAIN(:,1); TRAIN(:,1) = []; TEST_labels = TEST(:,1); TEST(:,1) = []; TRAIN =...
%% Load dataset load('simplefit_dataset'); %% Divide dataset into training and testing Q=size(simplefitInputs,2); trainRatio=0.7; testRatio=1-trainRatio; [trainInd,~,testInd] = divideint(Q,trainRatio,0,testRatio); % xtr=simplefitInputs(:,trainInd)'; ...
net = alexnet; % Load the neural network 如果您需要安装网络摄像头和alexnet附加组件,则会显示来自每个功能的消息,并带有一个链接,以帮助您使用“附加组件资源管理器”下载免费的附加组件。 或者,请参阅AlexNet网络的深度学习工具箱模型和USB网络摄像头的MATLAB支持包。