返回结果:NumSamples = 10282, Dim = 12 即这个数据集一共有12个维度的特征和10282条样本。 常用的高维数据可视化方法 为了方便理解数据,可采用以下方法,在低维空间内,对高维数据进行可视化: 1. 通过plotmatrix函数,随机抽取3个特征,将任意两个特征作为横纵坐标: plotmatrix(feat(:,randi(size(feat,2),1,3...
outdim = 1; % 最后一列为输出 num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例 num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数 f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度 %% 划分训练集和测试集 P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num...
outdim = 1; % 最后一列为输出 num_samples = size(res, 1); % 样本个数 %res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集(不希望打乱时,注释该行) num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数 f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度 %% 划分训练集和...
num_samples = length(result); % 样本个数 kim = 15; % 延时步长(kim个历史数据作为自变量) zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测 1. 2. 3. %% 构造数据集 AI检测代码解析 for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result...
samples = 256; %一个chirp100个采样点 Fs =8e6; %采样率 chrips = 32; %一帧128个chrip numTx=3; numRx=4; B = 3.2e9; K = 80e12; Tc= B/K; c = 3e8; fc = 77e9; maxRange = c / (2*B)*samples/2; maxVel = c/2/fc/Tc/chrips*chrips/2; ...
num_samples = length(result); % 样本个数 kim = 15; % 延时步长(kim个历史数据作为自变量) zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测 %% 构造数据集fori = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)]; ...
endVal = numSamples; else endVal = (numSamplesPerFold.*i); end testDataPoints = meas(randomIndexs(startVal:endVal),selectedFeatures); testTargets = species(randomIndexs(startVal:endVal)); Gaussian_RBF_Radii = 10; %eye(size(Gaussian_RBF_Matrix,1)) is used to get the identity matrix ...
我应用滑动窗口技术,将原本时间序列的二维XTrain与YTrain变为三维cell数组,其中XTrain的cell数组与其中单元结构如图:其中numsamples为观察值的数量,windowsize为窗口大小,numfeatures为特征种类数量。193是序列数量。在这之中,XTrain与YTrain中的对应序列的numsamples-windowsize已经检查过,是相等的,其数值对应于时间步...
for i = 1:numSamples % 随机峰参数 peakPositions = randperm(length(t),3); % 三个峰位置 intensities = zeros(size(t)); for pk = 1:3 center = peakPositions(pk); width = 10 + 10*rand; % 峰宽 height = 100 + 50*rand; % 峰高 % 高斯峰 intensities = intensities + height*exp(-...
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据(时间序列的单列数据)Yt = xlsread('数据集.xlsx');alpha=0.5;t=10;%% 数据分析num_samples = length(Yt); % 样本个数[Y,S1,S2,a,b] = expsmooth2(Yt,alpha,t)function [Y,S1...