P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)'; M = size(P_train, 2); %----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)'; T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)'; N = size(P_test, 2);

这段代码中，P_train和T_train是用于训练的特征和标签数据，P_test和T_test是用于测试的特征和标签数据。具体解释如下：

- res是一个矩阵，其中前f_列是特征数据，后面的列是标签数据。
- num_train_s表示训练集的大小。
- P_train取res中前num_train_s行、前f_列的数据，然后转置，得到一个(f_ x num_train_s)的特征矩阵。
- T_train取res中前num_train_s行、从第f_+1列到最后一列的数据，然后转置，得到一个(标签数 x num_train_s)的标签矩阵。
- M表示训练样本的数量，即P_train和T_train的列数。
- P_test取res中从第num_train_s+1行到最后一行、前f_列的数据，然后转置，得到一个(f_ x num_test_s)的特征矩阵。
- T_test取res中从第num_train_s+1行到最后一行、从第f_+1列到最后一列的数据，然后转置，得到一个(标签数 x num_test_s)的标签矩阵。
- N表示测试样本的数量，即P_test和T_test的列数。

这段代码的作用是将原始的特征和标签数据分成训练集和测试集，并将它们转换成相应的矩阵形式，方便后续的模型训练和测试。

相关问题

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, 1: f_ 1: end)'; M = size(P_train, 2);

这段代码中，P_train和T_train是训练集的特征矩阵和标签矩阵，res是原始数据经过预处理后得到的矩阵，num_train_s表示训练集的大小，f_表示特征的数量，end表示标签的数量。

这段代码中，先将res矩阵的前num_train_s行和前f_列取出来，然后对这些数据进行转置，得到P_train和T_train。这样做是为了将每个样本的特征和标签分别保存在P_train和T_train矩阵的列中，方便后面的处理。

最后，M = size(P_train, 2)表示特征数量，也就是P_train矩阵的列数。

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)'; M = size(P_train, 2);

这段代码的作用是：从矩阵 res 中取出前 num_train_s 行、前 f_ 列的部分，然后进行转置，赋值给 P_train。同时，从矩阵 res 中取出前 num_train_s 行、从第 f_ + 1 列到最后一列的部分，进行转置，赋值给 T_train。最后，定义变量 M，其值为矩阵 P_train 的第二个维度的大小。也就是说，P_train 和 T_train 都是二维矩阵，M 是 P_train 的列数。这段代码常用于机器学习中的数据预处理，用于将原始数据分为训练集和测试集，并进行格式转换和数据归一化处理。