for g = 1: length(opt.gamma) % SVR kernel Ker_base = [(1 : length(unique(Ybase)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase) .^ 2)]; Ker_val = [(1 : length(unique(Yval)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase) .^ 2)];

这段代码是用于构建SVR（Support Vector Regression）的核矩阵。在每个gamma参数的循环中，将执行以下操作：

1. 首先，构建训练数据集（Xbase）的核矩阵。核矩阵的第一列是类别标签的索引，从1到唯一类别的数量。后续列是基于信号特征矩阵（Sig_Ybase）计算得到的核函数值。核函数使用的是高斯核函数，通过计算两个信号特征矩阵之间的欧氏距离的平方，并乘以负的gamma参数的指数来得到。

2. 接下来，构建验证数据集（Xval）和训练数据集（Xbase）之间的核矩阵。核矩阵的第一列是验证数据集类别标签的索引，从1到唯一类别的数量。后续列是基于验证数据集（Xval）和训练数据集（Xbase）之间的信号特征矩阵计算得到的核函数值。同样地，使用高斯核函数，计算验证数据集和训练数据集之间的欧氏距离的平方，并乘以负的gamma参数的指数。

这段代码的目的是通过计算核函数值构建SVR所需的核矩阵，以便后续的模型训练和评估。

相关问题

acc_val = zeros(length(opt.lambda), length(opt.Sim_scale)); for i = 1 : length(opt.lambda) load(['../SynC_CV_classifiers/SynC_fast_' opt.loss_type '_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '_' Sim_type... '_lambda' num2str(opt.lambda(i)) '.mat'], 'W_record'); for j = 1 : nr_fold Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{j}) = []; Xval = Xtr(fold_loc{j}, :); Yval = Ytr(fold_loc{j}); W = W_record{j}; for k = 1 : length(opt.Sim_scale) Sim_base = Compute_Sim(Sig_Y(unique(Ybase), :), Sig_Y(unique(Ybase), :), opt.Sim_scale(k), Sim_type); Sim_val = Compute_Sim(Sig_Y(unique(Yval), :), Sig_Y(unique(Ybase), :), opt.Sim_scale(k), Sim_type); V = pinv(Sim_base) * W; Ypred_val = test_V(V, Sim_val, Xval, Yval); acc_val(i, k) = acc_val(i, k) + evaluate_easy(Ypred_val, Yval) / nr_fold; end clear W; end clear W_record;

这段代码是在进行交叉验证的过程中计算验证集的准确率。首先，`acc_val` 是一个大小为 `length(opt.lambda)` 行、`length(opt.Sim_scale)` 列的全零矩阵，用来存储每个参数组合下的准确率。

然后，通过一个外层循环遍历 `opt.lambda`，加载相应的模型文件。接下来，通过一个内层循环遍历 `nr_fold`（可能是交叉验证的折数），进行每一折的验证。

在每一折中，首先根据当前折的索引 `fold_loc{j}`，从训练集 `Ytr` 中移除相应的样本，得到新的 `Ybase` 和 `Xval`、`Yval`。然后加载对应的权重 `W`。

接下来，通过一个嵌套循环遍历 `opt.Sim_scale`，计算基于 `Ybase` 的相似度矩阵 `Sim_base` 和基于 `Yval` 和 `Ybase` 的相似度矩阵 `Sim_val`。然后使用矩阵求逆和矩阵乘法计算出投影矩阵 `V`。

最后，使用 `V`、`Sim_val`、`Xval` 和 `Yval` 调用函数 `test_V()` 进行预测，并将预测结果与真实标签计算准确率，并将其累加到 `acc_val(i, k)` 中。

在每一折循环结束后，清除权重 `W`。在外层循环结束后，清除加载的模型文件 `W_record`。

Ker_base = [(1 : length(unique(Ybase)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase) .^ 2)]; Ker_hold = [(1 : length(unique(Yhold)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yhold, Sig_Ybase) .^ 2)]; Ker_val = [(1 : length(unique(Yval)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase) .^ 2)];

在这段代码中，分别计算了基础数据集（`Ker_base`）、保留样本集（`Ker_hold`）和验证样本集（`Ker_val`）之间的核矩阵。

具体来说，代码中进行了以下操作：

- 对于基础数据集（`Ker_base`）：
- `(1 : length(unique(Ybase)))'`：创建一个列向量，其中每个元素表示基础数据集的类别标签的索引。
- `pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase)`：计算基础数据集类别特征签名之间的欧氏距离矩阵。
- `exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase) .^ 2)`：对欧氏距离矩阵中的每个元素进行指数计算，得到核矩阵。

- 对于保留样本集（`Ker_hold`）：
- `(1 : length(unique(Yhold)))'`：创建一个列向量，其中每个元素表示保留样本集的类别标签的索引。
- `pdist2_fast(Sig_Yhold, Sig_Ybase)`：计算保留样本集类别特征签名与基础数据集类别特征签名之间的欧氏距离矩阵。
- `exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yhold, Sig_Ybase) .^ 2)`：对欧氏距离矩阵中的每个元素进行指数计算，得到核矩阵。

- 对于验证样本集（`Ker_val`）：
- `(1 : length(unique(Yval)))'`：创建一个列向量，其中每个元素表示验证样本集的类别标签的索引。
- `pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase)`：计算验证样本集类别特征签名与基础数据集类别特征签名之间的欧氏距离矩阵。
- `exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase) .^ 2)`：对欧氏距离矩阵中的每个元素进行指数计算，得到核矩阵。

这些操作使用了 `pdist2_fast` 函数计算欧氏距离，并在其基础上通过指数计算得到核矩阵。这些核矩阵将用于后续的模型训练和评估过程。