train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; train_y = double(train_y'); test_y = double(test_y');

这段代码用于对训练和测试数据进行预处理。首先，使用reshape函数将训练数据(train_x)和测试数据(test_x)的维度重新调整为28x28x60000和28x28x10000。然后，使用double函数将数据转换为双精度浮点型。最后，除以255将像素值的范围从0-255缩放到0-1之间。对于训练标签(train_y)和测试标签(test_y)，同样使用double函数将其转换为双精度浮点型。

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P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M)); P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N)); t_train = t_train'; t_test = t_test' ;

这段代码将训练和测试数据的格式进行了调整。具体来说，P_train 和 P_test 都是原始数据，形状为 (f_, M) 和 (f_, N)，其中 f_ 是特征数，M 和 N 分别是训练集和测试集的样本数。reshape 函数将这两个数组转化为形状为 (f_, 1, 1, M) 和 (f_, 1, 1, N) 的四维数组，这样做是为了与神经网络的输入格式相匹配。

同时，t_train 和 t_test 是原始数据的标签，形状为 (1, M) 和 (1, N)，这里使用转置操作将它们变成形状为 (M, 1) 和 (N, 1) 的二维数组，以便后续处理。需要注意的是，这里的 double 函数将原始数据转化为双精度浮点数类型。

vp_train = double(reshape(p_train, num_dim, 1, 1, M)); vp_test = double(reshape(p_test , num_dim, 1, 1, N)); vt_train = categorical(T_train)'; vt_test = categorical(T_test )';

这段代码是将输入数据进行处理，将训练集和测试集的数据分别转化为四维矩阵。其中，p_train和p_test是输入的数据，num_dim是数据的维数，M和N分别是训练集和测试集的样本数。将输入数据转化为四维矩阵是为了满足神经网络的输入格式要求。同时，将目标变量T_train和T_test转化为分类变量，即将其从数值型数据转化为分类数据，这也是为了满足神经网络模型的要求。其中，categorical()是MATLAB中的一个函数，用于将数值型数据转化为分类数据。