matlab问题求解析，显示无效
问题遇到的现象和发生背景
机器学习matlab相关问题，代码无错误
matlab运行出问题了
遇到的现象和发生背景，请写出第一个错误信息
Error: File: Untitled2.m Line: 1 Column: 13
The input character is not valid in MATLAB statements or expressions.
用代码块功能插入代码，请勿粘贴截图。 不用代码块回答率下降 50%
data = load("C:\Users\len\Desktop");
%%
%13个特征 先画出每一个特征对结果的图像
% MEDV: 自住房屋房价中位数（也就是均价）
Title = [
"CRIM: 城镇人均犯罪率"
"ZN: 住宅用地所占比例"
"INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例"
"CHAS: 虚拟变量,用于回归分析"
"NOX: 环保指数"
"RM: 每栋住宅的房间数"
"AGE: 1940 年以前建成的自住单位的比例"
"DIS: 距离 5 个波士顿的就业中心的加权距离"
"RAD: 距离高速公路的便利指数"
"TAX: 每一万美元的不动产税率"
"PTRATIO: 城镇中的教师学生比例"
"B: 城镇中的黑人比例"
"LSTAT: 地区中有多少房东属于低收入人群"
"MEDV:中值"];
% 求维度之间的相关系数
rho = corr(data, 'type','pearson');
%热力图
figure(1) %热力图
string_name={'CRIM','ZN','INDUS','CHAS','NOX','RM','AGE','DIS','RAD','TAX','RTRATIO','B','LSTAT','MEDV'};
xvalues = string_name;
yvalues = string_name;
h = heatmap(xvalues,yvalues,rho, 'FontSize',10, 'FontName','Times New Roman');
h.Title = 'Correlation Coefficient';
h.ColorbarVisible = 'on';
h.ColorData = rho;
map = [1 1 1; 1 1 0; 0.5 1 0.4; 0.2 0.85 0.2; 0.4 0.7 1; 0.2 0.5 0.8]; % 自己定义颜色
colormap(map)
%colormap(jet)
figure(2)
%各特征与数据结果对应图
for i = 1:4
for j = 1:4
number = 4*(i-1)+j;
if(number>13)
break;
end
subplot(4,4,number);
scatter(data(:,number), data(:,14), 3);
title(Title(number));
end
end
%%
%数据分割 特征值 与 结果
X = [data(:,6), data(:,13)];
Y = data(:,14);
%数据归一化
%X = (mapminmax(X'))';
X = [ones(506,1),zscore(X)];%标准化
%Y = (mapminmax(Y'))';
[m,n] = size(X);
%构建模型
%1、Gradient_Descent
figure(2)
%初始化 θ -1 - 1
A = -1;B = 1;iterations = 50;
theta = A + (B-A) * rand(n, 1); %训练的参数
alpha = [0.001 0.003 0.007 0.01 0.05 0.1 0.2]; %学习率
oldtheta = theta;
J = zeros(1, iterations); %代价函数计算结果
[~, alpha_numbers] = size(alpha);
for a = 1:alpha_numbers
%参数更新
theta = oldtheta;
for iter = 1:iterations
%第i次迭代
H = X * theta; %预测结果
J(iter) = (H-Y)' * (H-Y) / 2 / m; %计算代价函数
for j = 1:n
theta(j) = theta(j) - alpha(a) * (X(:,j)'*(H - Y)) / n ;
end
end
%画图空间
[minJ, minIndex] = min(J);
subplot(3,3,a);
xlim([0 iterations]);
scatter(1:iterations, J, 3);
title("a="+num2str(alpha(a))+" Jmin="+num2str(minJ)+" Jiter="+num2str(minIndex));
end
% Normal_equation正规方程
subplot(3,3,9)
theta1 = (X'*X)^(-1) * X' * Y;
H = X * theta1; %预测结果
J = (H-Y)' * (H-Y) / 2 / m; %计算代价函数
%画图空间
xlim([0 iterations]);
scatter(1, J, 3);
title("Normal_equation"+" Jmin="+num2str(J));
%预测结果
Z = [X*theta1,Y];
figure(3)
scatter(Y,X*theta1,3);
hold on
plot([min(Y),max(Y)],[min(Y),max(Y)],'g')
运行结果及详细报错内容
我的解答思路和尝试过的方法，不写自己思路的，回答率下降 60%
就是截图所示的问题显示无效字数
我想要达到的结果，如果你需要快速回答，请尝试 “付费悬赏”
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
根据截图显示的错误信息，可以看到代码的第一行第13个字符存在语法错误，该字符在MATLAB语句或表达式中无效。推测可能是路径名中的反斜杠\导致的问题。
在 MATLAB 中，反斜杠\是转义字符，用于表示特殊字符或空格等。因此，如果要在路径名中使用反斜杠，需要使用两个反斜杠\\或使用正斜杠/。
解决方法是将代码中路径名中的反斜杠\改为正斜杠/即可，代码如下：
data = load("C:/Users/len/Desktop");
或者使用两个反斜杠\\，代码如下：
data = load("C:\\Users\\len\\Desktop");
如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢
引用chatGPT作答，这段 MATLAB 代码在第一行有语法错误：
data = load("C:\Users\len\Desktop");
load 函数加载文件时需要指定具体的文件名，而不是文件夹。在这里，"C:\Users\len\Desktop" 应该是文件夹的路径。如果要加载某个特定的文件，需要指定文件的名字和扩展名。
因此，应该将这一行改成：
data = load("filename.txt");
其中 filename.txt 是实际的文件名。
除此之外，代码中在 Title 的定义中存在一个笔误，PTRATIO 一词被拼写成了 RTRATIO。在第二个 subplot 中，for 循环的一个条件判断错误，应该使用 PTRATIO 代替 RTRATIO，这应该是拼写错误导致的。修正后的代码如下：
data = load("filename.txt");
% 13个特征 先画出每一个特征对结果的图像
% MEDV: 自住房屋房价中位数（也就是均价）
Title = [
"CRIM: 城镇人均犯罪率"
"ZN: 住宅用地所占比例"
"INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例"
"CHAS: 虚拟变量,用于回归分析"
"NOX: 环保指数"
"RM: 每栋住宅的房间数"
"AGE: 1940 年以前建成的自住单位的比例"
"DIS: 距离 5 个波士顿的就业中心的加权距离"
"RAD: 距离高速公路的便利指数"
"TAX: 每一万美元的不动产税率"
"PTRATIO: 城镇中的教师学生比例"
"B: 城镇中的黑人比例"
"LSTAT: 地区中有多少房东属于低收入人群"
"MEDV:中值"];
% 求维度之间的相关系数
rho = corr(data, 'type','pearson');
% 热力图
figure(1)
string_name={'CRIM','ZN','INDUS','CHAS','NOX','RM','AGE','DIS','RAD','TAX','PTRATIO','B','LSTAT','MEDV'};
xvalues = string_name;
yvalues = string_name;
h = heatmap(xvalues,yvalues,rho, 'FontSize',10, 'FontName','Times New Roman');
h.Title = 'Correlation Coefficient';
h.ColorbarVisible = 'on';
h.ColorData = rho;
map = [1 1 1; 1 1 0; 0.5 1 0.4; 0.2 0.85 0.2; 0.4 0.7 1; 0.2 0.5 0.8]; % 自己定义颜色
colormap(map)
%colormap(jet)
figure(2)
%各特征与数据结果对应图
for i = 1:4
for j = 1:4
number = 4*(i-1)+j;
if(number>13)
break;
end
subplot(4,4,number);
scatter(data(:,number), data(:,14), 3);
title(Title(number));
end
end
%%
%数据分割 特征值 与 结果
X = [data(:,6), data(:,13)];
Y = data(:,14);
%数据归一化
%X = (mapminmax(X'))';
X = [ones(506,1),zscore(X)];%标准化
%Y = (mapminmax(Y'))';
[m,n] = size(X);
%构建模型
%1、Gradient_Descent
figure(2)
%初始化 θ -1 - 1
A = -1;B = 1;iterations = 50;
theta = A + (B-A) * rand(n, 1); %训练的参数
alpha = [0.001 0.003 0.007 0.01 0.05 0.1 0.2]; %学习率
oldtheta = theta;
J = zeros(1, iterations); %代价函数计算结果
[~, alpha_numbers] = size(alpha);
for a = 1:alpha_numbers
%参数更新
theta = oldtheta;
for iter = 1:iterations
%第i次迭代
H = X * theta; %预测结果
J(iter) = (H-Y)' * (H-Y) / 2 / m; %计算代价函数
for j = 1:n
theta(j) = theta(j) - alpha(a) * (X(:,j)'*(H - Y)) / n ;
end
end
%画图空间
[minJ, minIndex] = min(J);
subplot(3,3,a);
xlim([0 iterations]);
scatter(1:iterations, J, 3);
title("a="+num2str(alpha(a))+" Jmin="+num2str(minJ)+" Jiter="+num2str(minIndex));
end
% Normal_equation正规方程
subplot(3,3,9)
theta1 = (X'*X)^(-1) * X' * Y;
H = X * theta1; %预测结果
J = (H-Y)' * (H-Y) / 2 / m; %计算代价函数
%画图空间
xlim([0 iterations]);
scatter(1, J, 3);
title("Normal_equation"+" Jmin="+num2str(J));
%预测结果
Z = [X*theta1,Y];
figure(3)
scatter(Y,X*theta1,3);
hold on
plot([min(Y),max(Y)],[min(Y),max(Y)],'g')
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
根据第一个错误信息 The input character is not valid in MATLAB statements or expressions. 可以判断是在输入某个字符时出现了问题。从代码中可以找到类似的输入字符的语句只有第一行的 data = load("C:\Users\len\Desktop"); 语句。
根据MATLAB语法，load 函数需要输入的是一个文件路径字符串或文件ID等参数，而 "C:\Users\len\Desktop" 只是一个文件夹路径，因此会被识别为无效字符。
正确的写法应该是输入数据所在的文件名，如 data = load("mydata.mat");，其中 mydata.mat 是包含数据的.mat文件名称。
修改后的代码如下：
data = load("mydata.mat");
%%
%13个特征 先画出每一个特征对结果的图像
% MEDV: 自住房屋房价中位数（也就是均价）
Title = [
"CRIM: 城镇人均犯罪率"
"ZN: 住宅用地所占比例"
"INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例"
"CHAS: 虚拟变量,用于回归分析"
"NOX: 环保指数"
"RM: 每栋住宅的房间数"
"AGE: 1940 年以前建成的自住单位的比例"
"DIS: 距离 5 个波士顿的就业中心的加权距离"
"RAD: 距离高速公路的便利指数"
"TAX: 每一万美元的不动产税率"
"PTRATIO: 城镇中的教师学生比例"
"B: 城镇中的黑人比例"
"LSTAT: 地区中有多少房东属于低收入人群"
"MEDV:中值"];
% 求维度之间的相关系数
rho = corr(data, 'type','pearson');
%热力图
figure(1) %热力图
string_name={'CRIM','ZN','INDUS','CHAS','NOX','RM','AGE','DIS','RAD','TAX','RTRATIO','B','LSTAT','MEDV'};
xvalues = string_name;
yvalues = string_name;
h = heatmap(xvalues,yvalues,rho, 'FontSize',10, 'FontName','Times New Roman');
h.Title = 'Correlation Coefficient';
h.ColorbarVisible = 'on';
h.ColorData = rho;
map = [1 1 1; 1 1 0; 0.5 1 0.4; 0.2 0.85 0.2; 0.4 0.7 1; 0.2 0.5 0.8]; % 自己定义颜色
colormap(map)
%colormap(jet)
figure(2)
%各特征与数据结果对应图
for i = 1:4
for j = 1:4
number = 4*(i-1)+j;
if(number>13)
break;
end
subplot(4,4,number);
scatter(data(:,number), data(:,14), 3);
title(Title(number));
end
end
%%
%数据分割 特征值 与 结果
X = [data(:,6), data(:,13)];
Y = data(:,14);
%数据归一化
%X = (mapminmax(X'))';
X = [ones(506,1),zscore(X)];%标准化
%Y = (mapminmax(Y'))';
[m,n] = size(X);
%构建模型
%1、Gradient_Descent
figure(2)
%初始化 θ -1 - 1
A = -1;B = 1;iterations = 50;
theta = A + (B-A) * rand(n, 1); %训练的参数
alpha = [0.001 0.003 0.007 0.01 0.05 0.1 0.2]; %学习率
oldtheta = theta;
J = zeros(1, iterations); %代价函数计算结果
[~, alpha_numbers] = size(alpha);
for a = 1:alpha_numbers
%参数更新
theta = oldtheta;
for iter = 1:iterations
%第i次迭代
H = X * theta; %预测结果
J(iter) = (H-Y)' * (H-Y) / 2 / m; %计算代价函数
for j = 1:n
theta(j) = theta(j) - alpha(a) * (X(:,j)'*(H - Y)) / n ;
end
end
%画图空间
[minJ, minIndex] = min(J);
subplot(3,3,a);
xlim([0 iterations]);
scatter(1:iterations, J, 3);
title("a="+num2str(alpha(a))+" Jmin="+num2str(minJ)+" Jiter="+num2str(minIndex));
end
% Normal_equation正规方程
subplot(3,3,9)
theta1 = (X'*X)^(-1) * X' * Y;
H = X * theta1; %预测结果
J = (H-Y)' * (H-Y) / 2 / m; %计算代价函数
%画图空间
xlim([0 iterations]);
scatter(1, J, 3);
title("Normal_equation"+" Jmin="+num2str(J));
%预测结果
Z = [X*theta1,Y];
figure(3)
scatter(Y,X*theta1,3);
hold on
plot([min(Y),max(Y)],[min(Y),max(Y)],'g')
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！