dis(:,i) = abs(dist(1:size(parts{1},1):end));

这段代码的意思是：

1. 定义一个列向量 dis，该向量的长度为 dist 矩阵的列数。
2. 对于 dis 的每一列，从 dist 矩阵中提取对应的列向量，并将其每个元素取绝对值后赋值给 dis 的对应列。
3. dist(1:size(parts{1},1):end) 表示从 dist 矩阵的第一列开始，每隔 size(parts{1},1) 列取一个元素，直到取到最后一列。这一步的目的是提取 dist 矩阵中所有分块的第一列，以计算它们之间的距离。
4. 最后返回 dis 向量。

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注释MATLAB代码for i=1: N2 for j=1: 2*N1 dist1(i, j) =sqrt((test1(i, 1) -train(j, 1) ) ^2+(test1(i, 2) -train(j, 2) ) ^2) ;%距离 dist2(i, j) =sqrt((test2(i, 1) -train(j, 1) ) ^2+(test2(i, 2) -train(j, 2) ) ^2) ; end %计算每个考试点到所有训练点的距离 col1=find(dist1(i, : ) ==min(dist1(i, : ) ) , 1) ; if col1>N1 err_index1(t1) =i; t1=t1+1; end col2=find(dist2(i, : ) ==min(dist2(i, : ) ) , 1) ; if col2<=N1 err_index2(t2) =i; t2=t2+1; end %找到距离该考试点最近的训练点， 判断是否错分 end

以下是对这段MATLAB代码的注释：

% 对每个测试样本计算到所有训练样本的距离
for i = 1:N2
    for j = 1:2*N1
        % 计算距离
        dist1(i,j) = sqrt((test1(i,1)-train(j,1))^2 + (test1(i,2)-train(j,2))^2);
        dist2(i,j) = sqrt((test2(i,1)-train(j,1))^2 + (test2(i,2)-train(j,2))^2);
    end
    
    % 找到距离该测试点最近的训练点，判断是否错分
    col1 = find(dist1(i,:) == min(dist1(i,:)), 1);
    if col1 > N1 % 如果距离第一个高斯分布的训练样本更近
        err_index1(t1) = i; % 记录错误分类的索引
        t1 = t1 + 1; % 错误分类计数加一
    end
    
    col2 = find(dist2(i,:) == min(dist2(i,:)), 1);
    if col2 <= N1 % 如果距离第二个高斯分布的训练样本更近
        err_index2(t2) = i; % 记录错误分类的索引
        t2 = t2 + 1; % 错误分类计数加一
    end
end

这段代码对于每个测试样本计算其到所有训练样本的距离，并在距离最近的训练样本中找到属于哪个高斯分布。如果距离第一个高斯分布的训练样本更近，则将该测试样本的索引记录到`err_index1`中；如果距离第二个高斯分布的训练样本更近，则将该测试样本的索引记录到`err_index2`中。在后续的分析中，这些错误分类的索引将被使用。

def getMinLpDistance(subsequence, timeSeries): min = sys.float_info.max l1 = len(subsequence) l2 = len(timeSeries) for i in range(0, l2 - l1 + 1): dist = 0.0 for j in range(0, l1): dist = dist + pow(subsequence[j] - timeSeries[i + j],2) if dist >= min: break if dist < min: min = dist return np.sqrt(min / l1)

这段代码的作用是计算两个序列之间的最小 Lp 距离。

其中，`subsequence` 是一个子序列，`timeSeries` 是另一个序列。

算法的步骤如下：

1. 初始化最小距离为正无穷。
2. 计算两个序列的长度。
3. 在 `timeSeries` 中枚举长度为 `l1` 的子序列。
4. 对于每个枚举到的子序列，计算它与 `subsequence` 的 Lp 距离。
5. 如果当前距离大于最小距离，就跳过剩余的计算，否则将最小距离更新为当前距离。
6. 最后返回最小距离的平方根。