% 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);

这段代码用于进行PCA投影和计算训练数据集的类别统计信息。

1. 将训练数据集`Xtr`与PCA变换矩阵`V`的前`pca_d`个特征向量相乘，得到经过PCA投影后的训练数据集`mapped_Xtr`。

2. 将测试数据集`Xte`与PCA变换矩阵`V`的前`pca_d`个特征向量相乘，得到经过PCA投影后的测试数据集`mapped_Xte`。

3. 调用`compute_class_stat`函数，根据训练数据集标签`Ytr`和PCA投影后的训练数据集`mapped_Xtr`计算类别统计信息。该函数返回每个类别在投影后数据集中的均值和标准差。

4. 计算所有类别标准差的平均值，保存在变量`avg_std_Xtr`中。

这段代码的目的是进行PCA投影，将数据集映射到降维后的特征空间，并计算训练数据集中不同类别的统计信息，以便后续使用。