for fea in numerical_fea: data_train = data_train[data_train[fea+'_outliers']=='正常值'] data_train = data_train.reset_index(drop=True)

This code snippet loops over the numerical features in a dataset and filters out any rows where the feature's outlier status is labeled as "正常值" (which likely means "normal value" in Chinese). The filtered dataset is then reset so that the row indices are sequential.

It's possible that the dataset has been preprocessed prior to this code being run, with a separate step that identifies and labels outliers for each numerical feature. Without knowing more about the dataset and the preprocessing steps, it's hard to say exactly what this code is doing or what the purpose of filtering out outliers might be.

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for i in range(n_fea2): mmin = np.min(fea2_train[:, :, i]) mmax = np.max(fea2_train[:, :, i]) fea2_train[:, :, i] = (fea2_train[:, :, i] - mmin) / (mmax - mmin)

这段代码是用于对一个三维数组 fea2_train 进行特征归一化的操作。具体来说，它对 fea2_train 的第三个维度的每个特征进行归一化处理。

首先，通过循环遍历 range(n_fea2)，从 0 到 n_fea2-1，获取每个特征的索引 i。

然后，使用 numpy 库中的 min 和 max 函数，分别计算 fea2_train 在第三个维度上特征 i 的最小值 mmin 和最大值 mmax。

接下来，通过对 fea2_train 在第三个维度上特征 i 的所有元素进行归一化计算。具体操作是将每个元素减去最小值 mmin，然后除以最大值和最小值之间的差值 (mmax - mmin)。

最后，将归一化后的值赋回原来的数组 fea2_train 中的相应位置。

这段代码的目的是确保在特征维度上的数值范围被映射到 [0, 1] 的区间内，以提高特征的可比性和模型训练的稳定性。

%% Train fea=double(pyramid); gnd=label; fea=normc(fea); num_class_train=20; rand_class=randperm(257); train_sample=[]; train_label=[]; test_sample=[]; test_label=[]; %Getting training and testing data for the close-set class num_all_class=70; for i=1:num_class_train p=fea(:,gnd==rand_class(i)); p_size=size(p,2); p=p(:,randperm(p_size)); p=p(:,1:num_all_class); train_size=ceil(50); %number of Train samples for each class test_size=num_all_class-train_size; train_sample=[train_sample p(:,1:train_size)]; train_label=[train_label rand_class(i).*ones(1,train_size)]; test_sample=[test_sample p(:,train_size+1:num_all_class)]; test_label=[test_label rand_class(i).*ones(1,test_size)]; end %Proceed SRC methods train_src_separate;

这段代码是用于进行 SRC（Sparse Representation-based Classification）算法的训练和测试，其中将数据集划分为训练集和测试集，并将训练集中的每个类别随机选择一定数量的样本作为训练样本，其余样本作为测试样本。具体地，代码中使用了一个名为“fea”的变量来表示数据集的特征，一个名为“gnd”的变量来表示数据集的标签。在训练过程中，首先对数据集进行了归一化处理，然后按照每个类别随机取出一定数量的样本作为训练样本，并将其余样本作为测试样本。最后，使用train_src_separate函数来实现SRC算法的训练和测试。