matlab位置1处索引超出数组边界错误怎么改？

Question

想问一下，运行时位置1索引超出数组边界，我是想将D.mat中的数据拆分为训练集，验证集，测试集，运行到这里就出了错误，不知道怎么修改，这个问题如何解决？希望得到一些指点

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在 MATLAB 中，定位数组索引超出数组边界错误通常涉及以下几个步骤：

1. 加载数据：首先，你需要加载所需的 MATLAB 文件 D.mat 和 D 值域。如果你的文件位于特定路径或具有变量名 D，请确保正确地指定路径和变量名。

   load 'D.mat', D
   

   如果文件不存在或变量名不正确，可能需要调整文件路径或更改变量名。

2. 初始化变量：假设你已经加载了数据，并将其存储在名为 data 的 4D 数组中。创建一个名为 D_array 的空向量来保存新定义的数据帧。

   D_array = zeros(n_CW, n_BQSK, n_LFM);
   

3. 填充原始数据：然后，根据 n_BQSK 和 n_LFM 变量的值，填充原始数据到新的 D_array 平衡各类别数量。这里的 D 包括原始 4D 轴（由 n_row 表示）的一维子矩阵，每一列对应原始观测值。

   for n = 1:n_CW + n_BQSK + n_LFM
       data(:,:,n) = D((n - 1) * nrow + 1:(n - 1) * nrow + nrow,:);
   end
   

   这里将 D 替换为原始数据的维度设置为 (n_CW, n_BQSK, n_LFM)，其中 n_CW 是观察类型的数量，n_BQSK 是类别的数量，n_LFM 是类别的总数量。

4. 合并分类类别：为了计算分类类别在 data 大小范围内的总计数，可以使用 countcats 函数获取每个类别的计数值。这里我们将数据帧重新组织为包含相同类别计数值的结构体列表，包括观测值 data(:,:,n)，类别编号 label, 和相应的计数值 cnt。

   cnt_counts = countcats(data(:, :, n));
   

5. 划分数据集：接下来，根据 trainCnt 和 valCnt 均为正整数的数量将数据划分为三个部分。以下是两个常见的划分方法：

   a. 随机划分：使用 randperm 函数按 trainCnt 和 valCnt 随机选择样本，分别生成训练集、验证集和测试集。以下是一个简单的例子：

   idxssplitlabels(trainLabels, [0.80, 0.1]);
   idxssplitlabels(valLabels, [0.20, 0.80]);
   idxssplitlabels(testLabels, [0.05, 0.95]);
   

   b. 确定边界：例如，如果你知道训练集、验证集和测试集的大小分别为 n_train, n_val, 和 n_test，则可以使用 shufflePartition 函数按比例分配样本：

   trainIdxs = shufflePartition(trainLabels, [n_train / (n_train + valCnt), 0], 'holdout');
   valIdxs = shufflePartition(valLabels, [n_val / (n_train + valCnt), 0], 'holdout');
   testIdxs = shufflePartition(testLabels, [n_test / (n_train + valCnt), 0], 'holdout');
   

6. 创建训练集、验证集和测试集切片：针对上述划分结果，使用 shufle 函数按照选定的区间进行分割，生成对应的 X_train, X_val, 和 X_test 切片。

   X_train = reshape(D_array, [], [n_train, n_CW, n_BQSK]);
   X_val = reshape(D_array, [], [n_val, n_CW, n_BQSK]);
   X_test = reshape(D_array, [], [n_test, n_CW, n_BQSK]);
   

7. 构建模型预测：基于 X_train, X_val, 和 X_test 切片，您可以构建训练、验证和测试用例集，用于训练模型。这可以使用任何支持深度学习的机器学习库，如 TensorFlow、PyTorch 或 Scikit-Learn，实现基本的线性回归、逻辑回归或其他更复杂的分类算法。

   % 搭建模型
   model = fitcsvm(X_train, Y_train, 'Covtype', 'full', 'Regularization', 'l2', 'FitIntercept', 'on', 'BatchSize', '32');
   
   % 训练模型
   model.trainFcn = @(X, y, c, r, l, bs, is_binary) predict(model, X, c, r, l);
   
   % 分割验证集与测试集
   X_val_pred = predict(model, X_val, c, r, l, bs, is_binary);
   X_test_pred = predict(model, X_test, c, r, l, bs, is_binary);
   
   % 测试模型
   y_val_pred = predict(model, X_val_pred, c, r, l, bs, is_binary);
   y_test_pred = predict(model, X_test_pred, c, r, l, bs, is_binary);
   
   % 输出预测结果
   disp(['Validation Accuracy:', num2str(y_val_pred == Y_val)]);
   disp(['Testing Accuracy:', num2str(y_test_pred == Y_test)]);
   

   在这个例子中，我们首先将原始数据转换为 MATLAB 二维数组，然后在训练集、验证集和测试集之间通过切片操作进行了数据分割。然后，我们构建了一个线性回归模型并对其进行训练，以预测 Y_val 对于 X_val 来说的平均类别标签。接着，我们在验证集上进行了预测，并计算了验证精度。最后，在测试集上进行了预测，并再次计算了预测精度。

请根据实际情况调整上述代码以满足你的需求，例如更改分类系数 (r, l)、优化模型参数、添加超参数等。请提供更多的上下文信息以便我能更好地指导你解决问题。同时，确保你在实际应用中执行以上步骤前，已正确地导入并加载了所需模块，如 fitcsvm、reshape、disp、predict 和 num2str。