for d = 1 : length(opt.pca_d) disp([f, g, d]) % PCA projection mapped_Xbase = Xbase * V(:, 1 : opt.pca_d(d)); mapped_Xval = Xval * V(:, 1 : opt.pca_d(d)); [mean_Xbase, std_Xbase] = compute_class_stat(Ybase, mapped_Xbase); avg_std_Xbase = mean(std_Xbase, 1);

这段代码是进行PCA投影和计算类别统计信息的部分。

在每个PCA维度的循环中，首先显示当前的fold、gamma和PCA维度的索引。

然后，对训练数据集`Xbase`和验证数据集`Xval`进行PCA投影。使用PCA变换的投影矩阵`V`，将训练数据集`Xbase`和验证数据集`Xval`投影到前`opt.pca_d(d)`个主成分上，得到投影后的特征矩阵`mapped_Xbase`和`mapped_Xval`。

接下来，通过使用`compute_class_stat`函数，计算训练数据集`Ybase`中每个类别的平均值和标准差。返回值`mean_Xbase`是每个类别的平均值，而`std_Xbase`是每个类别的标准差。

最后，计算所有类别的平均标准差`avg_std_Xbase`，即将每个类别的标准差取平均。这个统计信息可以用于后续的模型训练和评估。

这段代码的目的是在每个PCA维度下，对训练数据集和验证数据集进行PCA投影，并计算类别统计信息，以备后续使用。同时，通过显示当前的fold、gamma和PCA维度的索引，可以追踪当前代码执行到哪个部分。

相关问题

mapped_Xbase = Xbase * V(:, 1 : opt.pca_d(d)); mapped_Xcomb = Xcomb * V(:, 1 : opt.pca_d(d)); [mean_Xbase, std_Xbase] = compute_class_stat(Ybase, mapped_Xbase); avg_std_Xbase = mean(std_Xbase, 1);

这段代码是将数据集 Xbase 和 Xcomb 分别乘以矩阵 V 的前 opt.pca_d(d) 列。然后使用函数 compute_class_stat 计算 Ybase 和 mapped_Xbase 之间的统计值，包括平均值 mean_Xbase 和标准差 std_Xbase。最后，通过计算 std_Xbase 的均值 avg_std_Xbase。

for c = 1 : length(opt.C) for n = 1 : length(opt.nu) cur_C = opt.C(c); cur_nu = opt.nu(n); mean_Xbase_rec = zeros(size(Sig_Ybase, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval_rec = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d)); parfor j = 1 : opt.pca_d(d) % SVR learning and testing regressor = svmtrain(mean_Xbase(:, j), Ker_base, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(cur_C) ' -n ' num2str(cur_nu) ' -m 10000']); mean_Xbase_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xbase(:, j), Ker_base, regressor); mean_Xval_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xval(:, j), Ker_val, regressor); end [dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xval, Yval, mean_Xval_rec, avg_std_Xbase); val_dis_eu(c, n, g, d) = val_dis_eu(c, n, g, d) + dis_eu / nr_fold; val_dis_seu(c, n, g, d) = val_dis_seu(c, n, g, d) + dis_seu / nr_fold; val_acc_eu(c, n, g, d) = val_acc_eu(c, n, g, d) + acc_eu / nr_fold; val_acc_seu(c, n, g, d) = val_acc_seu(c, n, g, d) + acc_seu / nr_fold; end end

这段代码是用于在EXEM训练中进行SVR（Support Vector Regression）学习和评估的部分。在C和nu的循环中，对每个组合进行以下操作：

1. 设置当前的C和nu参数值为`cur_C`和`cur_nu`。

2. 初始化用于存储重构结果的矩阵`mean_Xbase_rec`和`mean_Xval_rec`，以及用于存储验证数据集平均值的矩阵`mean_Xval`。

3. 并行地对每个PCA维度进行以下操作：
a. 使用`svmtrain`函数，基于训练数据集的PCA降维结果`mean_Xbase(:, j)`和训练数据集的核矩阵`Ker_base`进行SVR学习。使用给定的C和nu参数进行模型训练。
b. 使用`svmpredict`函数，基于训练得到的SVR模型，对训练数据集和验证数据集中的PCA降维结果进行预测，得到重构后的结果`mean_Xbase_rec(:, j)`和`mean_Xval_rec(:, j)`。

4. 调用`test_EXEM`函数，对重构后的验证数据集、真实类别标签和平均标准差进行评估。返回值包括欧氏距离（dis_eu）、标准化欧氏距离（dis_seu）、准确率（acc_eu）和标准化准确率（acc_seu）。

5. 将评估结果加权平均到相应的结果矩阵中。`val_dis_eu`、`val_dis_seu`、`val_acc_eu`和`val_acc_seu`是用于存储不同参数组合下的评估结果的多维矩阵。

这段代码的目的是在EXEM训练过程中，对不同参数组合下的SVR模型进行学习和评估，并将评估结果存储在相应的结果矩阵中，以备后续使用。