n = size(A_gamma, 1); S = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n S(i,j) = exp(-norm(A_gamma(i,:)-A_gamma(j,:))^2); end end S(logical(eye(n))) = 0; % 将对角线元素设为0 S = bsxfun(@rdivide, S, sum(S, 2)); % 对每一行进行行归一化操作的数学表达式是什么

对每一行进行行归一化操作的数学表达式是将每个元素除以该行元素之和，即

S(i, :) = S(i, :) / sum(S(i, :))

而在代码中，使用了 bsxfun 函数来实现对每一行进行行归一化操作。bsxfun 函数是一种按元素运算的函数，用于在两个数组之间执行二进制操作。在这里，@rdivide 是一个函数句柄，表示将第一个输入数组的每个元素除以第二个输入数组的对应元素。因此，bsxfun(@rdivide, S, sum(S, 2)) 的作用就是将矩阵 S 的每一行除以该行元素之和。

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n = size(A_gamma, 1); S = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n S(i,j) = exp(-norm(A_gamma(i,:)-A_gamma(j,:))^2); end end S = bsxfun(@rdivide, S, sum(S, 2));

这段代码是计算一个矩阵S，其中S的(i, j)位置的值是A_gamma(i, :)和A_gamma(j, :)之间欧几里得距离的负指数函数值，也就是高斯核函数值。具体来说，这个高斯核函数是以A_gamma矩阵中每一行为中心的，其中指数函数中的参数是两个行向量之差的二范数的平方。最后，代码中的bsxfun函数用来对矩阵S进行行归一化操作，也就是让每一行的和为1，以便后续处理使用。

该代码的数学表达式是什么n = size(A_gamma, 1); S = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n S(i,j) = exp(-norm(A_gamma(i,:)-A_gamma(j,:))^2); end end S(logical(eye(n))) = 0; % 将对角线元素设为0 S = bsxfun(@rdivide, S, sum(S, 2)); % 对每一行进行行归一化操作

这段代码的数学表达式是：给定一个矩阵A_gamma，构造一个n×n的矩阵S，其中S(i,j)表示A_gamma第i行和第j行之间的相似度。相似度的计算方式是通过计算A_gamma第i行和第j行之间的欧几里得距离的平方，并将其负指数作为相似度值。然后对每一行进行行归一化，使得每一行的和都为1，最后将矩阵S的对角线元素设为0。