%% 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 得到训练集和测试样本个数 M = size(P_train, 2); N = size(P_test , 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

这段代码的作用是进行数据预处理，具体来说包括以下几个步骤：

1. 数据转置：将训练集和测试集中的样本数据进行转置，以便后续处理。

2. 得到训练集和测试样本个数：通过 size() 函数获取训练集和测试集中的样本数。

3. 数据归一化：将训练集和测试集中的样本数据进行归一化处理，以便提高模型的训练效果和泛化能力。具体来说，使用 mapminmax() 函数进行归一化，将数据范围缩放到 [0, 1] 区间内，同时记录下归一化所用的参数，以便后续将测试集数据也进行相同的归一化处理。

值得注意的是，在进行数据预处理时，应该保证训练集和测试集的预处理参数一致，以免对模型的性能造成影响。