%% Starting of EXEM training [mean_Xtr_PCA, V] = do_pca(Xtr); Xtr = bsxfun(@minus, Xtr, mean_Xtr_PCA); Xte = bsxfun(@minus, Xte, mean_Xtr_PCA); % SVR kernel Ker_S = [(1 : length(label_S))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_S, Sig_S) .^ 2)]; Ker_U = [(1 : length(label_U))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_U, Sig_S) .^ 2)]; % PCA projection mapped_Xtr = Xtr * V(:, 1 : pca_d); mapped_Xte = Xte * V(:, 1 : pca_d); [mean_Xtr, std_Xtr] = compute_class_stat(Ytr, mapped_Xtr); avg_std_Xtr = mean(std_Xtr, 1); mean_S_rec = zeros(size(Sig_S, 1), pca_d); mean_U_rec = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); mean_U = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); regressors = cell(1, pca_d);

这段代码是EXEM（Extended Exemplar-based Method）训练的开始部分。

首先，使用函数 do_pca 对 Xtr 进行主成分分析（PCA），得到均值 mean_Xtr_PCA 和变换矩阵 V。然后，使用 bsxfun 函数对 Xtr 和 Xte 进行均值归一化，减去 mean_Xtr_PCA。

接下来，构建 SVR（Support Vector Regression）的核矩阵。通过计算 Sig_S 和 Sig_U 之间的欧氏距离的平方，并乘以 -gamma，然后应用指数函数，得到核矩阵 Ker_S 和 Ker_U。其中，Ker_S 包含已知类别样本的索引和对应的核值，Ker_U 包含未知类别样本的索引和对应的核值。

然后，使用 PCA 投影将 Xtr 和 Xte 转换到降维空间。通过将 Xtr 和 Xte 分别乘以前 pca_d 列的特征向量矩阵 V，得到投影后的数据 mapped_Xtr 和 mapped_Xte。

接下来，使用函数 compute_class_stat 计算 Ytr 和 mapped_Xtr 之间的类别统计信息，包括每个类别的均值 mean_Xtr 和标准差 std_Xtr。然后，计算所有类别的平均标准差 avg_std_Xtr。

最后，初始化用于记录重构样本和回归器的变量。mean_S_rec 和 mean_U_rec 是用于重构的已知类别和未知类别样本的均值，mean_U 是未知类别样本的均值，regressors 是用于回归的回归器的单元格数组。