sig_pos=union(sig_pos_cr,sig_pos_lt);

这段代码是将两个集合(sig_pos_cr与sig_pos_lt)合并成一个集合(sig_pos)。其中，union是C++ STL中的一个函数，它可以实现两个集合的合并操作。具体来说，该函数会将第一个集合与第二个集合的元素合并，并去除重复的元素，最后得到一个新的集合。在这个代码中，sig_pos_cr和sig_pos_lt的元素类型应该是相同的。

相关问题

function Sig_dist = Sig_dist_comp(Sig_Y) inner_product = Sig_Y * Sig_Y'; C = size(Sig_Y, 1); Sig_dist = max(diag(inner_product) * ones(1, C) + ones(C, 1) * diag(inner_product)' - 2 * inner_product, 0); Sig_dist = sqrt(Sig_dist); end

这段代码定义了一个名为 `Sig_dist_comp` 的函数，用于计算样本特征矩阵 `Sig_Y` 的样本间距离矩阵 `Sig_dist`。

首先，计算 `Sig_Y` 的内积矩阵 `inner_product`，即将 `Sig_Y` 乘以其转置。

然后，获取矩阵 `Sig_Y` 的行数 `C`。

接下来，通过以下公式计算样本间距离矩阵 `Sig_dist`：

Sig_dist = max(diag(inner_product) * ones(1, C) + ones(C, 1) * diag(inner_product)' - 2 * inner_product, 0);

其中，`diag(inner_product)` 返回 `inner_product` 的对角线元素，`ones(1, C)` 返回一个大小为 `(1, C)` 的全1矩阵，`ones(C, 1)` 返回一个大小为 `(C, 1)` 的全1矩阵。

最后，将 `Sig_dist` 中的每个元素开平方根，并将结果赋给 `Sig_dist`。

函数执行完毕后，会返回计算得到的样本间距离矩阵 `Sig_dist`。

Xtr = [Xtr; Xhold_all]; Ytr = [Ytr; Yhold_all]; label_S = unique(Ytr); label_all = unique(Yte); label_U = label_all(~ismember(label_all, label_S)); Sig_S = Sig_Y(label_S, :); Sig_U = Sig_Y(label_U, :);

这段代码主要是对数据进行组合和标签处理的操作。

首先，将 Xhold_all 追加到 Xtr 后面，将 Yhold_all 追加到 Ytr 后面，以便将训练集和保留集的数据进行合并。

接下来，通过使用 unique 函数获取 Ytr 中的唯一标签，并将其存储在变量 label_S 中。此标签列表表示已知类别的样本。

然后，使用 unique 函数获取 Yte 中的唯一标签，并将其存储在变量 label_all 中。这个标签列表表示整个数据集中的所有类别。

最后，通过使用 ismember 函数和取反操作（~）从 label_all 中排除已知类别 label_S，得到未知类别的标签列表，并将其存储在变量 label_U 中。

此外，通过使用索引操作符将 Sig_Y 中属于已知类别的行提取出来，并将其存储在变量 Sig_S 中。同样地，提取属于未知类别的行并将其存储在变量 Sig_U 中。这些操作用于在后续的过程中进行分类和评估。