% 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。

相关问题

%% Data [Xtr, Ytr, Xte, Yte, attr2, class_order] = data_loader_GZSL(dataset, opt, feature_name, 'not'); [Xtr, Ytr, Xhold_all, Yhold_all, Xte, Yte, CV_hold_ind, CV_hold_loc] = data_loader_hold_GZSL(dataset, feature_name, Xtr, Ytr, Xte, Yte, opt); nr_fold = 5; Sig_Y = get_class_signatures(attr2, norm_method);

这段代码看起来是在加载和处理数据。它的目的似乎是为了准备训练和测试数据集，以及获取类别的特征签名。

在第一行中，`data_loader_GZSL` 函数被调用，并传入了 `dataset`、`opt`、`feature_name` 和 `'not'` 这些参数。根据函数的命名，它可能是一个用于加载 GZSL（Generalized Zero-Shot Learning）数据集的函数。

接下来，在第二行中，`data_loader_hold_GZSL` 函数被调用，并传入了 `dataset`、`feature_name`、`Xtr`、`Ytr`、`Xte`、`Yte` 和 `opt` 这些参数。这个函数可能是用于加载和处理保留样本集的数据加载器。

在第三行中，将变量 `nr_fold` 赋值为 5，这可能是指交叉验证的折数。

最后，在第四行中，调用了 `get_class_signatures` 函数，并传入了 `attr2` 和 `norm_method` 这两个参数。这个函数可能是用于计算类别的特征签名。

请注意，这只是对代码进行了初步的推测，具体的功能和实现细节可能需要查看函数的定义和上下文才能确定。

%% 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);

这段代码主要是用于数据的加载和划分操作。

首先，通过调用 data_loader 函数加载数据。该函数接受参数 dataset、opt、feature_name 和 'not'，并返回训练集（Xtr, Ytr）和测试集（Xte, Yte），以及属性 attr2 和类别顺序 class_order。

接下来，定义了变量 nr_fold，表示将数据划分为几折交叉验证。这里设置为 5 折。

然后，调用 get_class_signatures 函数，根据属性 attr2 和归一化方法 norm_method，获取类别标签的特征签名 Sig_Y。

接着，调用 Sig_dist_comp 函数，计算类别标签之间的距离矩阵 Sig_dist。

最后，调用 cv_split 函数，根据任务类型 task、训练集标签 Ytr 和类别顺序 class_order，进行类别内交叉验证的划分，得到 fold_loc。具体的划分方式可能在代码的其他部分实现。

请注意，这是对给定代码片段的解释，如果有其他函数或变量定义，请提供更多上下文。