D = L2_distance(data(:,1:end-1)', data(:,1:end-1)', 1); % 样本需归一化后再降维 options.dims = 1:10;

这段代码的功能是计算数据集中每两个样本之间的欧氏距离，并将其存储在一个矩阵 D 中。其中，data(:,1:end-1) 表示数据集中除了最后一列的所有列，即特征向量所在的列。' 表示对这些列进行转置，使得每一行代表一个样本的特征向量。L2_distance 是一个自定义函数，用于计算两个向量之间的欧氏距离。1 表示对每个向量进行归一化，以避免特征值之间的差异对距离计算造成影响。options.dims = 1:10; 则表示将样本降维到前 10 个主成分上。

相关问题

D = L2_distance(data(:,1:end-1)', data(:,1:end-1)', 1);

这段代码是在 MATLAB 中计算一个 n 行 m 列的矩阵 "data" 中所有行之间的 L2 距离（欧几里得距离），并将结果存储在名为 "D" 的 n 行 n 列的矩阵中。

其中，"data(:,1:end-1)" 表示提取 "data" 矩阵的除最后一列之外的所有列，即特征矩阵。使用 "' " 对特征矩阵进行转置，使得每一列对应一个样本数据，方便计算距离。在这里，使用 L2_distance 函数来计算所有样本之间的欧几里得距离，其中第三个参数 "1" 表示按行计算距离，即对于每个样本，计算它与其他所有样本之间的距离，并将结果存储在名为 "D" 的矩阵中。

这种操作常用于评估数据集中不同样本之间的相似性或距离，以便于进行聚类、分类以及降维等操作。