قراءة وتحليل ملفات .m وتطبيق PCA في MatLab

لقراءة ملفات .m المتعددة من 5 مجلدات مختلفة داخل مجلد رئيسي في MatLab، يمكنك استخدام العديد من الطرق المختلفة، لكن سأشرح لك أحد الأساليب الفعّالة.

أولاً، قم بتحديد المسار الرئيسي الذي يحتوي على المجلدات الخمسة التي تحتوي على ملفات .m. يمكنك استخدام دالة dir في MatLab للحصول على قائمة بالملفات والمجلدات داخل المسار المحدد.

على سبيل المثال، إذا كان اسم المجلد الرئيسي الذي يحتوي على المجلدات الخمسة هو “main_folder”، يمكنك القيام بذلك بالشكل التالي:

matlabCopy code
main_folder = 'اسم_المسار_الرئيسي';
folders = dir(main_folder);

for i = 1:length(folders)
    if folders(i).isdir && ~strcmp(folders(i).name, '.') && ~strcmp(folders(i).name, '..')
        subfolder_path = fullfile(main_folder, folders(i).name);
        files = dir(fullfile(subfolder_path, '*.m'));
        
        for j = 1:length(files)
            file_path = fullfile(subfolder_path, files(j).name);
            % قراءة الملف .m هنا والقيام بما تحتاج إليه
        end
    end
end

في هذا الكود، نستخدم دالة dir للحصول على قائمة بالملفات والمجلدات داخل المجلد الرئيسي، ثم نقوم بتكرار عبر كل مجلد داخل المجلد الرئيسي. بعد ذلك، نستخدم مرة أخرى دالة dir للحصول على قائمة بالملفات داخل كل مجلد فرعي، ونقوم بالتكرار عبر كل ملف داخل المجلد الفرعي.

بعد قراءة كل ملف .m، يمكنك استخدام الأوامر المناسبة لتحميل بيانات المصفوفة وتخزينها كمصفوفة في MatLab، كما يمكنك استخراج العمود الذي تحتاجه من كل ملف وتخزينه في مصفوفة منفصلة كما تريد.

هذا التحديد الأولي سيمكنك من الوصول إلى الملفات، ولكن يمكن أن تحتاج إلى تعديلات إضافية بناءً على هيكل ومحتوى الملفات .m الخاصة بك. إذا كنت بحاجة إلى مساعدة إضافية في قراءة وتحليل محتوى الملفات .m، فلا تتردد في طلب ذلك.

بالطبع، إليك المزيد من المعلومات لمساعدتك في قراءة ملفات .m من المجلدات المختلفة واستخراج البيانات التي تحتاجها.

1. قراءة ملفات .m في MatLab:
   لقراءة ملف .m في MatLab، يمكنك استخدام الدالة load إذا كان الملف يحتوي على بيانات متغيرة، أو الدالة fopen و fread إذا كنت تحتاج إلى قراءة الملف كنص أو بت.

   على سبيل المثال، لقراءة ملف .m باستخدام load:

   matlabCopy code
   data = load(file_path); % حيث أن file_path هو مسار الملف
   

2. استخراج بيانات العمود المطلوب:
   بمجرد قراءة ملف .m، يمكنك استخراج البيانات التي تحتاجها. إذا كان كل ملف يحتوي على مصفوفة بأبعاد معينة وتحتاج إلى استخراج عمود معين منها، يمكنك فعل ذلك باستخدام فهم طريقة تخزين البيانات في الملف واستخدام الفهرسة المناسبة.

   على سبيل المثال، إذا كانت المصفوفة في الملف تحتوي على 30000 صف و 6 أعمدة، وتحتاج إلى استخراج العمود الثالث، يمكنك فعل ذلك كما يلي:

   matlabCopy code
   column_to_extract = data(:, 3); % استخراج العمود الثالث من المصفوفة
   

3. تخزين البيانات في مصفوفة منفصلة:
   بعد استخراج العمود الذي تحتاجه من كل ملف، يمكنك تخزينه في مصفوفة منفصلة. يمكنك استخدام خوارزمية تناسب أفضل لحجم البيانات التي تعمل معها.

   على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في تخزين جميع الأعمدة التي استخرجتها من الملفات في مصفوفة واحدة، يمكنك استخدام مصفوفة ذات أبعاد مناسبة وحجم تناسب البيانات.

   matlabCopy code
   % تخزين العمود الثالث من كل ملف في مصفوفة واحدة
   all_columns = zeros(30000, 5); % افتراضياً 30000 صف × 5 ملفات
   for i = 1:5
       all_columns(:, i) = column_from_each_file{i}; % column_from_each_file هو مصفوفة تحتوي على العمود المستخرج من كل ملف
   end
   

4. الاستعداد لتطبيق PCA:
   بمجرد أن تكون قد استخرجت البيانات اللازمة من الملفات وقمت بتخزينها في مصفوفة، يمكنك البدء في تطبيق PCA. في MatLab، يمكنك استخدام دالة pca لتنفيذ تحليل الانحدار الرئيسي.

   matlabCopy code
   [coefficients, score, latent, ~, explained] = pca(all_columns);
   

   حيث:

   • coefficients: تعيين البعد الجديد لكل بعد في البيانات الأصلية.
   • score: تحتوي على البيانات بعد تطبيق PCA.
   • latent: يحتوي على القيم الذاتية لكل مكون الرئيسي.
   • explained: نسبة التفسير لكل مكون الرئيسي.

هذه هي الخطوات الأساسية التي يمكنك اتخاذها لقراءة ملفات .m من المجلدات المختلفة والتحضير لتطبيق PCA في MatLab. إذا كنت بحاجة إلى مساعدة إضافية في أي جزء من هذه العملية، فلا تتردد في طلب ذلك.