% PCA learning [mean_Xbase_PCA, V] = do_pca(Xbase); Xbase = bsxfun(@minus, Xbase, mean_Xbase_PCA); Xcomb = bsxfun(@minus, Xcomb, mean_Xbase_PCA);
时间: 2024-04-17 22:27:58 浏览: 27
这段代码涉及到PCA(Principal Component Analysis)降维的学习过程。
首先,在第一行中,调用了 `do_pca` 函数,传入了 `Xbase` 这个参数,该函数的作用是对 `Xbase` 进行PCA降维。返回值包括 `mean_Xbase_PCA` 和 `V`。`mean_Xbase_PCA` 是 `Xbase` 的均值向量,`V` 是 PCA 变换的投影矩阵。
接下来,在第二行和第三行中,使用 `bsxfun` 函数对 `Xbase` 和 `Xcomb` 进行均值归一化处理。通过减去 `mean_Xbase_PCA`,使得 `Xbase` 和 `Xcomb` 的每个特征的均值为零。这是为了在PCA降维之前将数据集进行标准化处理,以确保每个特征对降维结果的贡献相等。
这些操作将为接下来的PCA降维过程提供准备,并帮助提高降维后的数据质量和可解释性。
相关问题
%% Starting of EXEM training % PCA learning [mean_Xbase_PCA, V] = do_pca(Xbase); Xbase = bsxfun(@minus, Xbase, mean_Xbase_PCA); Xval = bsxfun(@minus, Xval, mean_Xbase_PCA);
这段代码是EXEM训练的开始部分。首先进行PCA(Principal Component Analysis)学习。
1. `do_pca`函数用于对训练数据集`Xbase`进行PCA降维。返回值`mean_Xbase_PCA`是训练数据集`Xbase`的均值,并且`V`是PCA变换的投影矩阵。
2. 接下来,对训练数据集`Xbase`和验证数据集`Xval`进行均值归一化。通过使用`bsxfun`函数,将训练数据集和验证数据集中的每个样本减去之前计算得到的均值`mean_Xbase_PCA`,以实现均值归一化的操作。
这段代码的目的是在EXEM训练过程中,首先对训练数据集进行PCA降维,然后将训练数据集和验证数据集进行均值归一化,以便后续的模型训练和评估。
for d = 1 : length(opt.pca_d) disp([f, g, d]) % PCA projection mapped_Xbase = Xbase * V(:, 1 : opt.pca_d(d)); mapped_Xval = Xval * V(:, 1 : opt.pca_d(d)); [mean_Xbase, std_Xbase] = compute_class_stat(Ybase, mapped_Xbase); avg_std_Xbase = mean(std_Xbase, 1);
这段代码是进行PCA投影和计算类别统计信息的部分。
在每个PCA维度的循环中,首先显示当前的fold、gamma和PCA维度的索引。
然后,对训练数据集`Xbase`和验证数据集`Xval`进行PCA投影。使用PCA变换的投影矩阵`V`,将训练数据集`Xbase`和验证数据集`Xval`投影到前`opt.pca_d(d)`个主成分上,得到投影后的特征矩阵`mapped_Xbase`和`mapped_Xval`。
接下来,通过使用`compute_class_stat`函数,计算训练数据集`Ybase`中每个类别的平均值和标准差。返回值`mean_Xbase`是每个类别的平均值,而`std_Xbase`是每个类别的标准差。
最后,计算所有类别的平均标准差`avg_std_Xbase`,即将每个类别的标准差取平均。这个统计信息可以用于后续的模型训练和评估。
这段代码的目的是在每个PCA维度下,对训练数据集和验证数据集进行PCA投影,并计算类别统计信息,以备后续使用。同时,通过显示当前的fold、gamma和PCA维度的索引,可以追踪当前代码执行到哪个部分。