function Sig_dist = Sig_dist_comp(Sig_Y) inner_product = Sig_Y * Sig_Y'; C = size(Sig_Y, 1); Sig_dist = max(diag(inner_product) * ones(1, C) + ones(C, 1) * diag(inner_product)' - 2 * inner_product, 0); Sig_dist = sqrt(Sig_dist); end

这段代码定义了一个名为 `Sig_dist_comp` 的函数，用于计算样本特征矩阵 `Sig_Y` 的样本间距离矩阵 `Sig_dist`。

首先，计算 `Sig_Y` 的内积矩阵 `inner_product`，即将 `Sig_Y` 乘以其转置。

然后，获取矩阵 `Sig_Y` 的行数 `C`。

接下来，通过以下公式计算样本间距离矩阵 `Sig_dist`：

Sig_dist = max(diag(inner_product) * ones(1, C) + ones(C, 1) * diag(inner_product)' - 2 * inner_product, 0);

其中，`diag(inner_product)` 返回 `inner_product` 的对角线元素，`ones(1, C)` 返回一个大小为 `(1, C)` 的全1矩阵，`ones(C, 1)` 返回一个大小为 `(C, 1)` 的全1矩阵。

最后，将 `Sig_dist` 中的每个元素开平方根，并将结果赋给 `Sig_dist`。

函数执行完毕后，会返回计算得到的样本间距离矩阵 `Sig_dist`。

相关问题

% Data [Xtr, Ytr, Xte, Yte, attr2, class_order] = data_loader(dataset, opt, feature_name, 'not'); % not EXEM(SynC) nr_fold = 5; Sig_Y = get_class_signatures(attr2, norm_method); Sig_dist = Sig_dist_comp(Sig_Y); %% 5-fold class-wise cross validation splitting (for 'train' and 'val') fold_loc = cv_split(task, Ytr, class_order);

这段代码加载数据并进行数据划分。

1. 使用函数`data_loader`加载数据集。函数的输入参数包括数据集名称`dataset`、选项`opt`、特征名称`feature_name`和一个标志位`'not'`。这个标志位表示不使用EXEM（SynC）。函数的输出包括训练集`Xtr`和对应的标签`Ytr`、测试集`Xte`和对应的标签`Yte`、特征矩阵`attr2`和类别顺序`class_order`。

2. 使用函数`get_class_signatures`，基于特征矩阵`attr2`和归一化方法`norm_method`，计算类别的签名（Signature）。这些签名被存储在矩阵`Sig_Y`中。

3. 使用函数`Sig_dist_comp`，基于类别签名矩阵`Sig_Y`，计算类别之间的距离矩阵`Sig_dist`。

4. 使用函数`cv_split`，进行类别级别的5折交叉验证划分。函数的输入参数包括任务类型`task`、训练集标签`Ytr`和类别顺序`class_order`。函数的输出是一个包含5个元素的单元格数组，每个元素是一个包含训练集和验证集索引的结构体。

这段代码的作用是加载数据集，计算类别的签名和距离矩阵，并进行类别级别的5折交叉验证划分。这些步骤是为了后续的模型训练和评估做准备。

Xtr = [Xtr; Xhold_all]; Ytr = [Ytr; Yhold_all]; label_S = unique(Ytr); label_all = unique(Yte); label_U = label_all(~ismember(label_all, label_S)); Sig_S = Sig_Y(label_S, :); Sig_U = Sig_Y(label_U, :);

这段代码主要是对数据进行组合和标签处理的操作。

首先，将 Xhold_all 追加到 Xtr 后面，将 Yhold_all 追加到 Ytr 后面，以便将训练集和保留集的数据进行合并。

接下来，通过使用 unique 函数获取 Ytr 中的唯一标签，并将其存储在变量 label_S 中。此标签列表表示已知类别的样本。

然后，使用 unique 函数获取 Yte 中的唯一标签，并将其存储在变量 label_all 中。这个标签列表表示整个数据集中的所有类别。

最后，通过使用 ismember 函数和取反操作（~）从 label_all 中排除已知类别 label_S，得到未知类别的标签列表，并将其存储在变量 label_U 中。

此外，通过使用索引操作符将 Sig_Y 中属于已知类别的行提取出来，并将其存储在变量 Sig_S 中。同样地，提取属于未知类别的行并将其存储在变量 Sig_U 中。这些操作用于在后续的过程中进行分类和评估。