[x_pp, sp] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x); x_test_pp = preprocess('apply', sp, x_test);

这是一段代码，其中使用了一个名为 preprocess 的函数。这个函数有两个输入参数，分别为 'calibrate' 和 preprocess_methods。其中 'calibrate' 表示对数据进行校准，preprocess_methods 则表示数据预处理的方法。x 是需要处理的数据。函数的输出有两个，分别为 x_pp 和 sp。x_pp 是预处理后的数据，sp 则是预处理所需的参数。另外，代码中还使用了 preprocess 函数的另一个功能，即对测试数据进行预处理，其中 x_test_pp 是预处理后的测试数据。

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function [trainedModel, rslt, sp] = plsdaKFolds(x, y,... ncomp,preprocess_methods, opts0, folds, x_test, y_test) N = size(y, 1); if isempty(preprocess_methods) preprocess_methods = preprocess('default','autoscale'); end [x_pp, sp] = preprocess('calibrate'

这是一个 Matlab 函数，主要实现了基于 K 折交叉验证的 PLS-DA 模型的建立和评估。函数接受多个输入参数，包括训练集（x 和 y）、组分数（ncomp）、预处理方法（preprocess_methods）、算法选项（opts0）、交叉验证折数（folds）以及测试集（x_test 和 y_test）。函数的输出包括训练好的模型（trainedModel）、模型评估结果（rslt）和预处理参数（sp）。

函数首先获取样本数 N，然后根据预处理方法对训练集进行预处理，得到预处理后的数据 x_pp 和预处理参数 sp。如果预处理方法为空，则使用默认的预处理方法。接着，函数使用 K 折交叉验证将数据集分为训练集和测试集，并对每个训练集进行 PLS-DA 建模和评估。最后，函数对测试集进行预测并评估模型性能。函数的具体实现可以参考其余部分的代码。

function [trainedModel, rslt, sp] = plsdaKFolds(x, y,... ncomp,preprocess_methods, opts0, folds, x_test, y_test) N = size(y, 1); if isempty(preprocess_methods) preprocess_methods = preprocess('default','autoscale'); end [x_pp, sp] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x); x_test_pp = preprocess('apply', sp, x_test); y_logical = class2logical(y); class_cnts = size(y_logical,2); % Perform cross-validation KFolds = folds; cvp = cvpartition(size(y, 1), 'KFold', KFolds); % Initialize the predictions to the proper sizes % validationPredictions = zeros(N,ncomp); cal_preds = nan(ncomp, N); cal_trues = nan(ncomp, N); cal_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); val_preds = nan(ncomp, N); val_trues = nan(ncomp, N); val_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); % format = 'Fold: %d comp: %d;\n'; for fold = 1:KFolds x_cal = x(cvp.training(fold), :, :); y_cal = y(cvp.training(fold), :); [x_cal_pp, sp_cal] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x_cal); x_val = x(cvp.test(fold), :); x_val_pp = preprocess('apply', sp_cal, x_val); y_val = y(cvp.test(fold), :); % Train a regression model % This code specifies all the model options and trains the model. for i = 1:ncomp % fprintf(format,fold,i); %disp(tab); fprintf('-') mdl_cal = plsda(x_cal_pp, y_cal, i, opts0); mdl = plsda(x_cal_pp,[], i,mdl_cal, opts0); y_cal_pred = mdl.classification.mostprobable; cal_preds(i, cvp.training(fold)) = y_cal_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); cal_probs(i, cvp.training(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; cal_trues(i, cvp.training(fold)) = y_cal; mdl = plsda(x_val_pp,[],i,mdl_cal, opts0); y_val_pred = mdl.classification.mostprobable; val_preds(i, cvp.test(fold)) = y_val_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); val_probs(i, cvp.test(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; val_trues(i, cvp.test(fold)) = y_val; end end

这段代码实现了 PLS-DA（Partial Least Squares Discriminant Analysis）交叉验证。它将输入数据分为训练集和测试集，对每个折叠的数据分别进行 PLS-DA 模型拟合和预测，最终得到每个组合（折叠和主成分数）的预测结果和真实标签。

具体来说，该函数的输入包括：

- x: 输入数据，大小为 N×p，其中 N 是样本数，p 是特征数。
- y: 目标变量，大小为 N×1。
- ncomp: PLS-DA 的主成分数。
- preprocess_methods: 预处理方法。
- opts0: PLS-DA 的选项参数。
- folds: 折叠数，用于交叉验证。
- x_test, y_test: 测试集数据和标签。

该函数的输出包括：

- trainedModel: 训练好的 PLS-DA 模型。
- rslt: 结果，包括训练和测试的预测结果和真实标签。
- sp: 预处理参数。

该函数的主要步骤如下：

- 对输入数据进行预处理，包括校准和转换（calibrate）和应用（apply）。
- 将目标变量 y 转换为逻辑变量 y_logical，并计算类别数 class_cnts。
- 对数据进行 K 折交叉验证，每次迭代中使用一部分数据作为训练集，另一部分数据作为测试集。
- 在每个折叠的数据中，分别使用 PLS-DA 拟合模型，得到训练集和测试集的预测结果和真实标签。
- 将所有折叠的结果存储在 cal_preds、cal_probs、cal_trues、val_preds、val_probs 和 val_trues 中，并返回这些结果作为输出。