已知一个m行n列的矩阵，现在要对任意两行作差之后形成一个新的矩阵，用MATLAB编程，求各位大神帮忙。

function a=Untitled(B)

[rows columns]=size(B)

while(rows<大信2)

disp('则局illegal Input! rows should be larger than 2!')

a='error'滚盯轮

return

end

id3=1

for id1=rows:-1:2

for id2=id1-1:-1:1

res(id3,:)=B(id1,:)-B(id2,:)

id3=id3+1

end

end

a=res

end

是mutable吗？

mutalbe的中文意思是“可变的，易变的慧和”，跟constant（既C++中的const）是反义词。

在C++中，mutable也是为了突破const的限制而设置的。被mutable修饰的变量，将永远处于可变的状态，即使在一个const函数中。

我们知道，如果类的成员函数不会改变对象的状态，那么这个成员函数一般会声明成const的。但是，有些时候，我们需要在const的函数里面修改一些跟类状态无关的数据成员，那么这个数据成员就应该被mutalbe来修饰。

ID3的 解释

ID3算法是由Quinlan首先提出的。该算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。以下是一些信息论的基本概念： 定义1：若存在n个相同概率的指散消息，则每个消息的概率p是1/n，一个消息传递的信息量为Log2(n) 定义2：若有n个消息，其给定概率分布为P=(p1,p2…pn)，则由该分布传递的信息量称为P的熵，记为 I(p)=-(i=1 to n求和)piLog2(pi)。 定义3：若一个记录集合T根据类别属性的值被分成互相独立的类C1C2..Ck，则识别T的一个元素所属哪个类所需要的信息量为Info(T)=I(p)，其中P为C1C2…Ck的概率分布，即P=(|C1|/|T|,…..|Ck|/|T|) 定义4：若我们先根据非类别属性X的值将T分成集合T1,T2…Tn，则确定T中一个元素类的信息量可通过确定Ti的加权平均值来得到，即Info(Ti)的加权平均值为： Info(X, T)=(i=1 to n 求和)((|Ti|/|T|)Info(Ti)) 定义5：信息增益度是两个信息量之间的差值，其中一个信息量是需确定T的一个元素的信息量，另一个信息量是在已得到的属性X的值后需确定的T一个元素的信息量，信息增益度公式为： Gain(X, T)=Info(T)-Info(X, T) ID3算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定集合的测试属性。对被选取的测试属性创建一个节点，并以该节点的属性标记，对该属性的每个值创建一个分支据此划分样本. 一个nonincremental ID3算法,推导其阶级意义从一组固定的训练资料中。一个增量算法修改当前的概念界定,如果有必要,与一种新的样品。这个班由ID3是感应,那是,给定一小组训练资料中,特定的课程由ID3预计未来所有的情况下工作。未知的分布必须相同的测试用前逗盯例。感应类无法证明工作在每种情况下,因为他们可以无限的情况下进行分类。注意,ID3(或任何可能misclassify归纳算法)数据。

可以 再联系

是ID3，可以亮猛禅兄参考文章： Breiman, L., J. Friedman, R. Olshen, and C. Stone. Classification and Regression Trees. Boca Raton, FL: CRC Press, 1984. 里面有参数可以敬袭桥设置算法：classification regression

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