[dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xte, Yte, mean_Xte_rec, avg_std_Xtr); disp([dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu]); attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d); attr2(unique(Ytr), :) = mean_Xtr_rec; attr2(unique(Yte), :) = mean_Xte_rec;

这段代码主要包含两个部分。

1. 首先，调用了函数`test_EXEM`，并将`mapped_Xte`、`Yte`、`mean_Xte_rec`和`avg_std_Xtr`作为参数传递给它。该函数会计算欧氏距离（`dis_eu`）、标准化欧氏距离（`dis_seu`）、欧氏距离准确率（`acc_eu`）和标准化欧氏距离准确率（`acc_seu`）。然后，通过`disp`函数将这些结果打印输出。

2. 接下来，定义了一个大小与`attr2`矩阵相同的零矩阵`attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d)`，其中`pca_d`是一个参数。然后，使用`unique(Ytr)`和`unique(Yte)`来获取训练数据集和测试数据集的唯一类别，将`mean_Xtr_rec`和`mean_Xte_rec`放入`attr2`矩阵的相应位置，以对应类别进行记录。

这段代码的作用是调用函数计算欧氏距离、标准化欧氏距离和准确率，并将结果打印输出。然后，根据类别将重新预测得到的特征向量放入特定位置。

相关问题

% SVR learning and testing regressors{j} = svmtrain(mean_Xtr(:, j), Ker_tr, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(C) ' -n ' num2str(nu) ' -m 10000']); mean_Xtr_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xtr(:, j), Ker_tr, regressors{j}); mean_Xte_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xte(:, j), Ker_te, regressors{j}); end [dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xte, Yte, mean_Xte_rec, avg_std_Xtr); disp([dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu]); attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d); attr2(unique(Ytr), :) = mean_Xtr_rec; attr2(unique(Yte), :) = mean_Xte_rec;

这段代码用于进行SVR模型的训练和测试，并对结果进行评估。

1. 在循环中，对于每个类别`j`，使用训练数据集的特征向量的`j`列`mean_Xtr(:, j)`作为目标值，利用核矩阵`Ker_tr`进行SVR模型的训练。训练过程中使用了参数`C`和`nu`，并设置最大迭代次数为10000。训练完成后，将训练数据集的`j`列重新预测得到`mean_Xtr_rec(:, j)`，并将测试数据集的`j`列预测得到`mean_Xte_rec(:, j)`。

2. 在循环结束后，调用`test_EXEM`函数，将映射后的测试数据集`mapped_Xte`、测试数据集的标签`Yte`、重新预测得到的测试数据集的目标值`mean_Xte_rec`以及训练数据集的标准差平均值`avg_std_Xtr`作为参数。该函数将计算欧氏距离（dis_eu）、标准化欧氏距离（dis_seu）、欧氏距离准确率（acc_eu）和标准化欧氏距离准确率（acc_seu）。

3. 最后，将计算得到的结果打印输出。

4. 将attr2矩阵初始化为大小与attr2矩阵相同，但是只保留前pca_d个特征的零矩阵。然后，对于训练和测试数据集中的每个类别，将重新预测得到的特征向量mean_Xtr_rec和mean_Xte_rec放入attr2对应的位置。

这段代码的目的是使用训练数据集进行SVR模型的训练，然后对测试数据集进行预测，并计算模型预测结果的准确率和距离指标。最后，将重新预测得到的特征向量放入attr2矩阵中。

[score_S_eu, score_U_eu, score_S_seu, score_U_seu, ~, ~]... = test_EXEM_GZSL(mapped_Xte, mean_Xtr, mean_S_rec, mean_U_rec, avg_std_Xtr); [acc_eu, auc_record_eu, ~, HM_eu, ~] = Compute_AUSUC(score_S_eu, score_U_eu, Yte, label_S, label_U, fixed_bias); [acc_seu, auc_record_seu, ~, HM_seu, ~] = Compute_AUSUC(score_S_seu, score_U_seu, Yte, label_S, label_U, fixed_bias); disp([acc_eu, HM_eu]); disp([acc_seu, HM_seu]); attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d); attr2(label_S, :) = mean_S_rec; attr2(label_U, :) = mean_U_rec;

这段代码进行了基于 EXEM 的 GZSL（Generalized Zero-Shot Learning）模型的测试和评估。

首先，调用 test_EXEM_GZSL 函数，将 mapped_Xte、mean_Xtr、mean_S_rec、mean_U_rec 和 avg_std_Xtr 作为输入参数，得到 score_S_eu、score_U_eu、score_S_seu 和 score_U_seu。这些分数表示已知类别和未知类别样本在两种不同的评估指标下的得分。

接下来，调用 Compute_AUSUC 函数，将 score_S_eu、score_U_eu、Yte、label_S、label_U 和 fixed_bias 作为输入参数，计算准确率、AUC（Area Under the Curve）、Harmonic Mean（HM）等评估指标，并将结果存储在变量 acc_eu、auc_record_eu、HM_eu 中。同样地，调用 Compute_AUSUC 函数，计算 score_S_seu、score_U_seu 对应的评估指标，并将结果存储在变量 acc_seu、auc_record_seu、HM_seu 中。

然后，使用 disp 函数打印出 acc_eu、HM_eu 和 acc_seu、HM_seu 的值，即准确率和 HM 值。

最后，初始化一个大小与 attr2 相同的全零矩阵 attr2，并将 mean_S_rec 和 mean_U_rec 的值分别赋给对应的行。这个操作用于记录已知类别和未知类别样本的特征表示，以备后续使用。