cur_C = opt.C(c); cur_nu = opt.nu(n); mean_Xbase_rec = zeros(size(Sig_Ybase, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xhold_rec = zeros(size(Sig_Yhold, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xhold = zeros(size(Sig_Yhold, 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));

这段代码定义了变量 cur_C 和 cur_nu，它们分别为 opt.C(c) 和 opt.nu(n) 的值。接下来，创建了一些大小为 (size(Sig_Ybase, 1), opt.pca_d(d)) 的零矩阵，包括 mean_Xbase_rec、mean_Xhold_rec、mean_Xhold、mean_Xval_rec 和 mean_Xval。这些矩阵用于存储计算后的结果。

相关问题

cur_acc = torch.sum(y == pred) / output.shape[0]

cur_acc是通过比较y与pred两个张量元素是否相等后，计算相等元素的总数，并除以output张量的行数得到的准确率。在torch库中，torch.sum(张量)函数用于对张量进行求和操作，y==pred会得到一个布尔型张量，其中相等的位置元素为True，不相等的位置元素为False，torch.sum(y==pred)计算所有为True的元素总数。而output.shape[0]表示output张量的行数。所以cur_acc = torch.sum(y == pred) / output.shape[0]的结果表示对于一个模型的预测结果，与真实标签y相等的总数除以样本数，即正确预测的比例，即准确率。

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。