Unable to perform assignment because the size of the left side is 1-by-1 and the size of the right side is 1-by-2.

I found some trouble with my code, somebody help me please. I really need your help, thankyou!

clc; clear all;

A=xlsread('sne7-final.xlsx','cv','A1:G64'); 
B=xlsread('sne7-final.xlsx','cv','A129:G640');
% Time=[A;B];
% data=Time(:,1:7);
% target=Time(:,8);
C=xlsread('sne7-final.xlsx','cv','H1:H64'); 
D=xlsread('sne7-final.xlsx','cv','H129:H640');
% Target=[C;D];

% contohData = xlsread('All Entropy 25 Blok');
contohData = [A;B];

% hasilContohData = xlsread('Hasil Entropy 25 Blok CV10');
hasilContohData = [C;D];

dataBaru = xlsread('sne7-final.xlsx','cv','A65:G128');

%Tentukan parameter k, yaitu banyak jumlah titik tetangga yang diperhitungkan
%Karena ada 4 data pada contoh awal, maka nilai K adalah 1 / 2 / 3 / 4
%Diasumsikan dalam kasus ini, nilai K adalah 3, brarti hanya 3 titik tetangga terdekat yang diperhitungkan dalam setiap perhitungan
        
k = 1;

%* Lakukan perhitungan menggunakan metode Fuzzy k-NN (k-Nearest Neighbors)
%Penjelasan tentang fungsi ini akan dijelaskan pada perhitungan dibawah ini (poin 1 - 3)
[hasilData,jarakKeMasing2Hasil] = FuzzyKNN(contohData, hasilContohData, dataBaru, k);

disp('Hasil Perhitungan dengan metode Fuzzy k-NN (k-Nearest Neighbors)')
disp('Thorax  , Region 1     , Region 2 , Region 3 , Jarak ke hasil abnormal , Jarak ke hasil Normal, kesimpulan')

for i = 1:size(hasilData, 1)
    %4. Lakukan konversi nilai hasil kembali seperti semula
    %Jika nlai hasil adalah 1, maka termasuk dalam kelompok hasil jual
    %Laris (abnormal)
    %Jika nlai hasil adalah 2, maka termasuk dalam kelompok hasil jual
    %Tidak Laris (normal)
    if hasilData(i,1) == 1
        status = '1'; 
    elseif hasilData(i,1) == 2
        status = '2'; 
    end
    
    disp(['Thorax ' , num2str(i) , ', ', ... 
         num2str(dataBaru(i,1)), blanks(10 - length(num2str(dataBaru(i,1)))), ', ', ...
         num2str(dataBaru(i,2)), blanks(22 - length(num2str(dataBaru(i,2)))), ', ', ...
         num2str(dataBaru(i,3)), blanks(3 - length(num2str(dataBaru(i,3)))), ', ', ...
         num2str(round(jarakKeMasing2Hasil(i,1),2)), blanks(25 - length(num2str(round(jarakKeMasing2Hasil(i,1),2)))), ', ', ...
         num2str(round(jarakKeMasing2Hasil(i,2),2)), blanks(31 - length(num2str(round(jarakKeMasing2Hasil(i,2),2)))), ', ', ...
         char(status)])
x=status;
sheet=1;
my_cell = sprintf('A%s',num2str(i));
xlswrite('Hitung Akurasi  SNE 7 Blok CV1 1',x,sheet,my_cell);
end
filename4='Hitung Akurasi SNE 7 Blok CV1 1.xls'; %hasil klasifikasi
filename5=xlsread('sne7-final.xlsx','cv','H65:H128')  %hasil asli dari database

predict=xlsread(filename4); %inisiasi
true=xlsread(filename5);    %inisiasi
C=confusionmat(true,predict)    
confusionchart(C)   % buat nampilin chart true false dkk
[m,n]=find(true==predict);
akurasi=sum(n)/64*100   %rumus akurasi

this is the function

function [hasilDataBaru,jarakKeMasing2Hasil] = FuzzyKNN(contohData, hasilContohData, dataBaru, k, fuzzy)
if nargin<7
    fuzzy = true;
end

jumlahContohData = size(contohData,1);
jumlahDataBaru  = size(dataBaru,1);

%1. Tentukan faktor skala dalam pembobotan fuzzy
%Dalam kasus ini bernilai 2 karena hanya ada 2 nilai hasil, yaitu Laris dan Tidak Laris
m = 2;

%2. Lakukan konversi nilai hasil contoh data menjadi 2 nilai biner
%Untuk hasil jual Laris, maka akan dikonversi menjadi 1 0
%Untuk hasil jual Tidak Laris, maka akan dikonversi menjadi 0 1
maksHasilContohData = max(hasilContohData);
temp = zeros(length(hasilContohData),maksHasilContohData);
for i=1:jumlahContohData
    temp(i,:) = [zeros(1, hasilContohData(i)-1) 1 zeros(1,maksHasilContohData - hasilContohData(i))];
end
hasilContohData = temp;

%Untuk menyimpan hasil jual untuk setiap data baru
hasilDataBaru = zeros(jumlahDataBaru, length(k));

%Untuk menyimpan jarak ke masing-masing hasil jual (Laris dan Tidak Laris)
jarakKeMasing2Hasil = zeros(jumlahDataBaru, maksHasilContohData, length(k)); 

%3. Lakukan perhitungan pada masing-masing data baru (poin 3a - 3g)
for i=1:jumlahDataBaru
    %3a. Hitung jarak dari data baru pada masing-masing data contoh
    %Perhitungan jarak menggunakan rumus Euclidean, yaitu akar dari (jumlah dari (kuadrat dari (dataBaru - contohData)))
    %Untuk efisiensi, proses akar memang tidak dilakukan agar tidak perlu lagi mengkuadratkan pada proses selanjutnya
    jarak = (repmat(dataBaru(i,:), jumlahContohData,1) - contohData).^2;
    jarak = sum(jarak,2)';

    %3b. Lakukan pengurutan jarak dari yang paling dekat ke jarak yang paling jauh
    [~, idxTerurut] = sort(jarak);

    %3c. Contoh data terpilih adalah contoh data dengan jarak yang paling minimal sebanyak parameter k
    idxContohDataTerpilih = idxTerurut(1:k);

    bobot = ones(1,length(idxContohDataTerpilih));

    if fuzzy, 
        %3d. Lakukan perhitungan bobot menggunakan metode fuzzy
        %Normalnya, nilai bobot dihitung dengan menggunakan rumus:
        %bobot = jarak(idxContohDataTerpilih).^(-2/(m-1));
        %Tetapi karena nilai jarak diatas tidak dilakukan proses akar,
        %Maka nilai bobotnya dihitung dengan rumus:
        %bobot = sqrt(jarak(idxContohDataTerpilih)).^(-2/(m-1));
        %Dengan menghilangkan proses akar dan kuadrat yang terjadi bersamaan,
        %maka bobot dapat dihitung dengan rumus:
        %bobot = jarak(idxContohDataTerpilih).^(-1/(m-1));
        bobot = jarak(idxContohDataTerpilih).^(-1/(m-1));

        %3e. Jika terdapat nilai bobot yang mendekati tak terhingga (infinity),
        %maka nilai bobot ini akan dikembalikan menjadi angka 1
        if max(isinf(bobot))
            warning(['Terdapat bobot dengan nilai tak terhingga: ' num2str(i) '. Sehingga nilai bobot dikembalikan menjadi 1.']);
            bobot(isinf(bobot)) = 1;
        end
    end

    %3f. Lakukan perkalian nilai bobot dengan 2 nilai biner hasil konversi dari nilai hasil pada contoh data
    %Kemudian lakukan normalisasi dengan cara membagi bobot tersebut dengan semua jumlah bobot yang ada
    bobotPerMasing2Hasil = bobot * hasilContohData(idxContohDataTerpilih,:) / (sum(bobot)) ;
    jarakKeMasing2Hasil(i,:) = bobotPerMasing2Hasil;

    %3g. Tentukan nilai bobot yang paling tinggi,
    %Kemudian catat indeks bobot tersebut sebagai jawaban akhir
    [~, idxMaks] = max(bobotPerMasing2Hasil');
    hasilDataBaru(i) = idxMaks;
end

this is the eror

Unable to perform assignment because the size of the left side is 1-by-1 and the size of the right side is 1-by-2.

Error in FuzzyKNN (line 19)
    temp(i,:) = [zeros(1, hasilContohData(i)-1) 1 zeros(1,maksHasilContohData - hasilContohData(i))];

Error in main (line 28)
[hasilData,jarakKeMasing2Hasil] = FuzzyKNN(contohData, hasilContohData, dataBaru, k);

[Tommy]

The following code:

[zeros(1, hasilContohData(i)-1) 1 zeros(1,maksHasilContohData - hasilContohData(i))]

will only produce a vector with length equal to maksHasilContohData under certain circumstances, one of which is that hasilContohData(i) is positive. To simplify, consider the function:

function v = f(a,b)
    v = [zeros(1, a-1) 1 zeros(1,b-a)];
end

This works as expected:

>> f(1,2)
ans =
     1     0

But this does not:

>> f(0,2)
ans =
     1     0     0  % length is 3, which is problematic as b was 2

Can you always be sure, in your code, that hasilContohData(i) is positive. Based on the error message, I would guess that maksHasilContohData is 1 and somewhere within hasilContohData there is a 0.

[Della N]

after I check my hasilcontoh data there's a 0 then I change to 2 and works! Thankyou very much

Answer 1

[KALYAN ACHARJYA]

Seems you have to consider two loops, as temp is now 1 dimentional vector

Look this way, to assign both indexing (spatial position) of temp data

for i=1:jumlahContohData
    for j=1:jumlahDataBaru
    temp(i,j) = [zeros(1, hasilContohData(i)-1) 1 zeros(1,maksHasilContohData - hasilContohData(i))];
    end 
end

Please note on the length of arrays.

Answer 2

[Walter Roberson]

maksHasilContohData = max(hasilContohData);
temp = zeros(length(hasilContohData),maksHasilContohData);
for i=1:jumlahContohData
    temp(i,:) = [zeros(1, hasilContohData(i)-1) 1 zeros(1,maksHasilContohData - hasilContohData(i))];
end

Suppose that hasilContohData is a vector with at least two elements, and the maximum element of the vector is 1. In particular, suppose the vector is [0 1]. Then the maximum, maksHasilContohData, would be 1. length(hasilContohData) is 2, and maksHasilContohData is 1, so zeros(2,1) is assigned to temp.

Now loop on i. starting with i = 1. hasilControhData(1) is 0, so the first part of the [] is zeros(1, 0-1) which turns out to be the same as zeros(1,0) which is empty. The second part is the scalar 1, which has one element. The third part is zeros(1, 1-0) which is zeros(1,1) which is 1 element. Putting the three together you get [empty, 1, 0] which would be [1 0], which is 1 x 2. But the destination, temp(1,:) is only 1 x 1, so you get an error.

You would encounter this error any time your hasilContohData is an array that contains a mix of 0 and 1 values.

More generally, the same kind of error would occur any time you have 0's in the vector, including the case where the vector is all 0. zeros(1,-1) does not somehow create a negative space to balance out the 1 + maxHasilContohData length you get on the right when the right has been declared to have maxHasilContohData columns -- you have an off-by-1 error in your size calculation when you have zeros in the input.

[Della N]

After I check my data there's a 0 then I change to 2 and works! But can you tell me how it works why when I change to 2 it works?I still confuse about that. Thankyou!