Ker_base = [(1 : length(unique(Ybase)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase) .^ 2)]; Ker_hold = [(1 : length(unique(Yhold)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yhold, Sig_Ybase) .^ 2)]; Ker_val = [(1 : length(unique(Yval)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase) .^ 2)];

在这段代码中，分别计算了基础数据集（`Ker_base`）、保留样本集（`Ker_hold`）和验证样本集（`Ker_val`）之间的核矩阵。

具体来说，代码中进行了以下操作：

- 对于基础数据集（`Ker_base`）：
- `(1 : length(unique(Ybase)))'`：创建一个列向量，其中每个元素表示基础数据集的类别标签的索引。
- `pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase)`：计算基础数据集类别特征签名之间的欧氏距离矩阵。
- `exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase) .^ 2)`：对欧氏距离矩阵中的每个元素进行指数计算，得到核矩阵。

- 对于保留样本集（`Ker_hold`）：
- `(1 : length(unique(Yhold)))'`：创建一个列向量，其中每个元素表示保留样本集的类别标签的索引。
- `pdist2_fast(Sig_Yhold, Sig_Ybase)`：计算保留样本集类别特征签名与基础数据集类别特征签名之间的欧氏距离矩阵。
- `exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yhold, Sig_Ybase) .^ 2)`：对欧氏距离矩阵中的每个元素进行指数计算，得到核矩阵。

- 对于验证样本集（`Ker_val`）：
- `(1 : length(unique(Yval)))'`：创建一个列向量，其中每个元素表示验证样本集的类别标签的索引。
- `pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase)`：计算验证样本集类别特征签名与基础数据集类别特征签名之间的欧氏距离矩阵。
- `exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase) .^ 2)`：对欧氏距离矩阵中的每个元素进行指数计算，得到核矩阵。

这些操作使用了 `pdist2_fast` 函数计算欧氏距离，并在其基础上通过指数计算得到核矩阵。这些核矩阵将用于后续的模型训练和评估过程。