Appearance
question:clc clear x1=[0.23 1.52 0.65 0.77 1.05 1.19 0.29 0.25 0.66 0.56 0.90 0.13 -0 .54 0 .94 -0.21 0.05 -0.08 0.73 0.33 1.06 -0.02 0.11 0.31 0.66]; y1=[2.34 2.19 1.67 1.63 1.78 2.01 2.06 2.12 2.47 1.51 1.96 1.83 1.87 2.29 1.77 2.39 1.56 1.93 2.20 2.45 1.75 1.69 2.48 1.72]; x2=[1.40 1.23 2.08 1.16 1.37 1.18 1.76 1.97 2.41 2.58 2.84 1.95 1.25 1.28 1.26 2.01 2.18 1.79 1.33 1.15 1.70 1.59 2.93 1.46]; y2=[1.02 0.96 0.91 1.49 0.82 0.93 1.14 1.06 0.81 1.28 1.46 1.43 0.71 1.29 1.37 0.93 1.22 1.18 0.87 0.55 0.51 0.99 0.91 0.71]; k=0; w1=zeros (2,24) w2=zeros (2,24) for j=1:24 k=k+1; w1(:,k)=[x1(1,j);y1(1,j)]; w2(:,k)=[x2(1,j);y2(1,j)]; end m1=mean (w1,2); m2=mean (w2,2); s1=zeros (2,2); s2=zeros (2,2); for i=1:24 s10=(w1(:,1)-m1)*(w1(:,1)-m1)'; s1=s1+s10; s20=(w2(:,1) -m2) * (w2(:,1) -m2)'; s2=s2+s20; end sw=s1+s2; w_new=transpose (inv(sw)*(m1-m2)); m1_new=w_new*m1; m2_new=w_new*m2; Pw1=0.6; Pw2=0.4; wO=(m1_new+m2_new)/2-log(Pw1/Pw2)/(24+24-2); x=[1 1.2 2.0 1.2 0.23;1.5 1.0 0.9 1.5 2.33]; m=0; n=0; result1=[];result2=[]; for i=1:5 y(i)=w_new*x(:,i); if y (i)>wO m=m+1; result1(:,m)=x(:,i) ; else n=n+1; result2(:,n)=x(:,i) ; end end disp('属子第一类的点') result1 disp ('属于第二类的点') result2 w_k=w_new./sqrt (sum (w_new.^2)); for i=1:5 wd (:,i) =x (:,i)'*w_k'*w_k; i=i+1; end plot (w1 (1, :),w1 (2, :),'+r'),hold on plot (w2 (1,:),w2 (2, :), 'sg'),hold on plot([0,10*w_new(1)],[0,10*w_new(2)]);hold on plot(result1(1,:),result1(2,:),'*k');hold on plot(result2(1,:),result2(2,:),'bd');hold on plot (wd(1, :),wd(2, :), '*g'), hold on title('样本点及实验点的空间分布') legend('样本点w1','样本点w2','投影方向','属于第一类的实验点','属于第二类的实验点','各安強点的投影点') text(1,0,'冉莹莹绘制 20301010132') 通过上述代码写明你是怎么做的，设置了哪些参数，参数值是多少？操作结果见“XXX程序”，程序执行结果“XXX图”，对操作结果的分析等。
answer:这段代码是进行线性判别分析（LDA）的实验。具体实现过程如下： 1. 第1行和第2行是清空命令窗口的命令。 2. 第3行到第8行是定义两个类别的样本点，分别是x1和y1（类别1的点）和x2和y2（类别2的点）。 3. 第9行到第12行是将样本点存储到矩阵w1和w2中。 4. 第13行到第15行是计算每个类别的样本点的均值m1和m2。 5. 第16行到第22行是计算每个类别的样本点的协方差矩阵s1和s2。 6. 第23行是计算总的协方差矩阵sw。 7. 第24行是计算新的投影向量w_new。 8. 第25行和第26行是计算新的均值m1_new和m2_new。 9. 第27行和第28行是定义类别的先验概率Pw1和Pw2，并计算wO。 10. 第29行和第30行是定义待分类的点x。 11. 第31行和第32行是初始化变量m和n，用于统计属于第一类和第二类的点的数量。 12. 第33行到第49行是进行分类判断，将每个点进行投影计算，并根据投影结果判断所属类别。 13. 第50行和第51行是显示属于第一类和第二类的点。 14. 第52行到第60行是将结果进行归一化处理，用于画投影点。 15. 第61行到第70行是画出样本点、投影方向和实验点，并标注图例和作者信息。 其中涉及到的参数有： - 类别1的样本点坐标x1和y1（共有24个点） - 类别2的样本点坐标x2和y2（共有24个点） - 类别1和类别2的样本点个数都是24 - 投影方向w_new、均值m1_new和m2_new - 待分类的点x（共有5个点） 执行结果见“样本点及实验点的空间分布”图，图中展示了两类样本点和实验点的分布情况，投影方向和每个点的投影点。结果分析可以根据投影点的位置来判断待分类点所属类别。
question:clc clear x1=[0.23 1.52 0.65 0.77 1.05 1.19 0.29 0.25 0.66 0.56 0.90 0.13 -0 .54 0 .94 -0.21 0.05 -0.08 0.73 0.33 1.06 -0.02 0.11 0.31 0.66]; y1=[2.34 2.19 1.67 1.63 1.78 2.01 2.06 2.12 2.47 1.51 1.96 1.83 1.87 2.29 1.77 2.39 1.56 1.93 2.20 2.45 1.75 1.69 2.48 1.72]; x2=[1.40 1.23 2.08 1.16 1.37 1.18 1.76 1.97 2.41 2.58 2.84 1.95 1.25 1.28 1.26 2.01 2.18 1.79 1.33 1.15 1.70 1.59 2.93 1.46]; y2=[1.02 0.96 0.91 1.49 0.82 0.93 1.14 1.06 0.81 1.28 1.46 1.43 0.71 1.29 1.37 0.93 1.22 1.18 0.87 0.55 0.51 0.99 0.91 0.71]; k=0; w1=zeros (2,24) w2=zeros (2,24) for j=1:24 k=k+1; w1(:,k)=[x1(1,j);y1(1,j)]; w2(:,k)=[x2(1,j);y2(1,j)]; end m1=mean (w1,2); m2=mean (w2,2); s1=zeros (2,2); s2=zeros (2,2); for i=1:24 s10=(w1(:,1)-m1)(w1(:,1)-m1)‘; s1=s1+s10; s20=(w2(:,1) -m2) * (w2(:,1) -m2)’; s2=s2+s20; end sw=s1+s2; w_new=transpose (inv(sw)(m1-m2)); m1_new=w_newm1; m2_new=w_newm2; Pw1=0.6; Pw2=0.4; wO=(m1_new+m2_new)/2-log(Pw1/Pw2)/(24+24-2); x=[1 1.2 2.0 1.2 0.23;1.5 1.0 0.9 1.5 2.33]; m=0; n=0; result1=[];result2=[]; for i=1:5 y(i)=w_new*x(:,i); if y (i)>wO m=m+1; result1(:,m)=x(:,i) ; else n=n+1; result2(:,n)=x(:,i) ; end end disp(‘属子第一类的点’) result1 disp (‘属于第二类的点’) result2 w_k=w_new./sqrt (sum (w_new.^2)); for i=1:5 wd (:,i) =x (:,i)‘w_k’w_k; i=i+1; end plot (w1 (1, :),w1 (2, :),‘+r’),hold on plot (w2 (1,:),w2 (2, :), ‘sg’),hold on plot([0,10w_new(1)],[0,10w_new(2)]);hold on plot(result1(1,:),result1(2,:),’*k’);hold on plot(result2(1,:),result2(2,:),‘bd’);hold on plot (wd(1, :),wd(2, :), ‘*g’), hold on title(‘样本点及实验点的空间分布’) legend(‘样本点w1’,‘样本点w2’,‘投影方向’,‘属于第一类的实验点’,‘属于第二类的实验点’,‘各安強点的投影点’) text(1,0,‘冉莹莹绘制 20301010132’) 通过上述代码对整个实践过程进行约100字左右的分析总结
answer:该代码实现了线性判别分析（LDA）的实验。首先，根据给定的两类样本点，计算出每个类别的均值和协方差矩阵。然后，根据协方差矩阵计算投影方向，将待分类的点进行投影计算，并根据投影结果判断其所属类别。最后，通过绘制样本点、投影方向和实验点的分布图，并标注各个点的类别，观察分类效果。 总体来说，该实验使用LDA方法对给定的样本点进行了分类。它通过计算样本点的均值和协方差矩阵来获得投影方向，然后利用投影方向将待分类点进行分类。最终的分布图能够直观展示出样本点和实验点的空间分布情况，以及分类的准确性。通过这个实验，可以了解LDA的基本原理和应用。作者对分析结果也进行了标注和说明，使代码的实验结果更直观和易懂。
question:时间表、责任分工、资源调配 生成 Excel 代码
answer:生成 Excel 代码可以使用 Python 的第三方库 openpyxl。下面是一个示例代码，用于生成一个包含时间表、责任分工和资源调配的 Excel 表格： ```python # 导入所需的库 from openpyxl import Workbook # 创建一个工作簿 workbook = Workbook() # 选择当前的工作表 sheet = workbook.active # 添加表头 sheet['A1'] = '时间表' sheet['B1'] = '责任分工' sheet['C1'] = '资源调配' # 添加数据 time_table = [ ('时间段1', '任务1'), ('时间段2', '任务2'), ('时间段3', '任务3'), # ... ] responsibility = [ ('责任人1', '任务1'), ('责任人2', '任务2'), ('责任人3', '任务3'), # ... ] resource_allocation = [ ('资源1', '任务1'), ('资源2', '任务2'), ('资源3', '任务3'), # ... ] for i, (time, task) in enumerate(time_table, start=2): sheet[f'A{i}'] = time sheet[f'B{i}'] = task for i, (person, task) in enumerate(responsibility, start=2): sheet[f'C{i}'] = person sheet[f'D{i}'] = task for i, (resource, task) in enumerate(resource_allocation, start=2): sheet[f'E{i}'] = resource sheet[f'F{i}'] = task # 保存 Excel 文件 workbook.save('schedule.xlsx') ``` 这段代码会生成一个名为 `schedule.xlsx` 的 Excel 文件，其中包含了时间表、责任分工和资源调配的表格。你可以根据实际需求修改数据源，并通过调整代码来适应你的需求。
question:py 运行指令
answer:要运行 Python 代码，可以使用以下命令： ``` python your_script.py ``` 其中 `your_script.py` 是你要运行的 Python 脚本文件名。在运行之前，请确保你已经安装了 Python 并且将其添加到了系统的环境变量中。 如果你使用的是 Python 2.x 版本，可以使用以下命令来运行代码： ``` python2 your_script.py ``` 如果你的系统同时安装了 Python 2.x 和 Python 3.x，你可能需要明确地指定要使用的 Python 版本。例如，要使用 Python 3 运行代码，可以使用以下命令： ``` python3 your_script.py ``` 请注意，`your_script.py` 应该是你实际的 Python 脚本文件名，需要提供正确的路径（如果不在当前目录下）和文件扩展名。