%% 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。

相关问题

%% Starting of EXEM training [mean_Xtr_PCA, V] = do_pca(Xtr); Xtr = bsxfun(@minus, Xtr, mean_Xtr_PCA); Xte = bsxfun(@minus, Xte, mean_Xtr_PCA); % SVR kernel Ker_S = [(1 : length(label_S))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_S, Sig_S) .^ 2)]; Ker_U = [(1 : length(label_U))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_U, Sig_S) .^ 2)]; % PCA projection mapped_Xtr = Xtr * V(:, 1 : pca_d); mapped_Xte = Xte * V(:, 1 : pca_d); [mean_Xtr, std_Xtr] = compute_class_stat(Ytr, mapped_Xtr); avg_std_Xtr = mean(std_Xtr, 1); mean_S_rec = zeros(size(Sig_S, 1), pca_d); mean_U_rec = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); mean_U = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); regressors = cell(1, pca_d);

这段代码是EXEM（Extended Exemplar-based Method）训练的开始部分。

首先，使用函数 do_pca 对 Xtr 进行主成分分析（PCA），得到均值 mean_Xtr_PCA 和变换矩阵 V。然后，使用 bsxfun 函数对 Xtr 和 Xte 进行均值归一化，减去 mean_Xtr_PCA。

接下来，构建 SVR（Support Vector Regression）的核矩阵。通过计算 Sig_S 和 Sig_U 之间的欧氏距离的平方，并乘以 -gamma，然后应用指数函数，得到核矩阵 Ker_S 和 Ker_U。其中，Ker_S 包含已知类别样本的索引和对应的核值，Ker_U 包含未知类别样本的索引和对应的核值。

然后，使用 PCA 投影将 Xtr 和 Xte 转换到降维空间。通过将 Xtr 和 Xte 分别乘以前 pca_d 列的特征向量矩阵 V，得到投影后的数据 mapped_Xtr 和 mapped_Xte。

接下来，使用函数 compute_class_stat 计算 Ytr 和 mapped_Xtr 之间的类别统计信息，包括每个类别的均值 mean_Xtr 和标准差 std_Xtr。然后，计算所有类别的平均标准差 avg_std_Xtr。

最后，初始化用于记录重构样本和回归器的变量。mean_S_rec 和 mean_U_rec 是用于重构的已知类别和未知类别样本的均值，mean_U 是未知类别样本的均值，regressors 是用于回归的回归器的单元格数组。

for c = 1 : length(opt.C) for n = 1 : length(opt.nu) cur_C = opt.C(c); cur_nu = opt.nu(n); mean_Xbase_rec = zeros(size(Sig_Ybase, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval_rec = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d)); parfor j = 1 : opt.pca_d(d) % SVR learning and testing regressor = svmtrain(mean_Xbase(:, j), Ker_base, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(cur_C) ' -n ' num2str(cur_nu) ' -m 10000']); mean_Xbase_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xbase(:, j), Ker_base, regressor); mean_Xval_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xval(:, j), Ker_val, regressor); end [dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xval, Yval, mean_Xval_rec, avg_std_Xbase); val_dis_eu(c, n, g, d) = val_dis_eu(c, n, g, d) + dis_eu / nr_fold; val_dis_seu(c, n, g, d) = val_dis_seu(c, n, g, d) + dis_seu / nr_fold; val_acc_eu(c, n, g, d) = val_acc_eu(c, n, g, d) + acc_eu / nr_fold; val_acc_seu(c, n, g, d) = val_acc_seu(c, n, g, d) + acc_seu / nr_fold; end end

这段代码是用于在EXEM训练中进行SVR（Support Vector Regression）学习和评估的部分。在C和nu的循环中，对每个组合进行以下操作：

1. 设置当前的C和nu参数值为`cur_C`和`cur_nu`。

2. 初始化用于存储重构结果的矩阵`mean_Xbase_rec`和`mean_Xval_rec`，以及用于存储验证数据集平均值的矩阵`mean_Xval`。

3. 并行地对每个PCA维度进行以下操作：
a. 使用`svmtrain`函数，基于训练数据集的PCA降维结果`mean_Xbase(:, j)`和训练数据集的核矩阵`Ker_base`进行SVR学习。使用给定的C和nu参数进行模型训练。
b. 使用`svmpredict`函数，基于训练得到的SVR模型，对训练数据集和验证数据集中的PCA降维结果进行预测，得到重构后的结果`mean_Xbase_rec(:, j)`和`mean_Xval_rec(:, j)`。

4. 调用`test_EXEM`函数，对重构后的验证数据集、真实类别标签和平均标准差进行评估。返回值包括欧氏距离（dis_eu）、标准化欧氏距离（dis_seu）、准确率（acc_eu）和标准化准确率（acc_seu）。

5. 将评估结果加权平均到相应的结果矩阵中。`val_dis_eu`、`val_dis_seu`、`val_acc_eu`和`val_acc_seu`是用于存储不同参数组合下的评估结果的多维矩阵。

这段代码的目的是在EXEM训练过程中，对不同参数组合下的SVR模型进行学习和评估，并将评估结果存储在相应的结果矩阵中，以备后续使用。