val_acc_eu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_acc_seu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_HM_eu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_HM_seu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_bias_eu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_bias_seu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d));

这段代码创建了一些空矩阵，用于存储不同参数组合下的验证准确度、Harmonic Mean、偏差等指标。

具体来说，代码中创建了以下空矩阵：

- `val_acc_eu`：用于存储欧氏距离下不同参数组合的验证准确度。
- `val_acc_seu`：用于存储标准化欧氏距离下不同参数组合的验证准确度。
- `val_HM_eu`：用于存储欧氏距离下不同参数组合的Harmonic Mean。
- `val_HM_seu`：用于存储标准化欧氏距离下不同参数组合的Harmonic Mean。
- `val_bias_eu`：用于存储欧氏距离下不同参数组合的偏差。
- `val_bias_seu`：用于存储标准化欧氏距离下不同参数组合的偏差。

这些矩阵的维度根据 `opt.C`、`opt.nu`、`opt.gamma` 和 `opt.pca_d` 的长度而确定。这意味着它们将根据这些参数的不同组合而生成相应的索引维度。这些矩阵将被用于存储模型在不同参数设置下的性能指标。

相关问题

if (strcmp(task, 'train')) % record for validation val_dis_eu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_dis_seu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_acc_eu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_acc_seu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d));

这段代码是用于训练模型并记录验证结果的。当任务为'train'时，会执行以下操作：

1. 初始化四个空矩阵：val_dis_eu、val_dis_seu、val_acc_eu、val_acc_seu。这些矩阵的维度由四个参数决定：opt.C、opt.nu、opt.gamma、opt.pca_d。

2. 这些矩阵将用于记录不同参数组合下的验证结果。具体来说，val_dis_eu用于记录欧氏距离下的验证误差，val_dis_seu用于记录标准化欧氏距离下的验证误差，val_acc_eu用于记录欧氏距离下的验证准确率，val_acc_seu用于记录标准化欧氏距离下的验证准确率。

3. 矩阵的维度由参数的长度决定，每个参数的取值会形成一个维度。通过遍历这四个参数的所有组合，可以得到对应的索引来访问这些矩阵中的元素，并记录相应的验证结果。

请注意，这段代码只是提供了初始化矩阵的部分，后续可能会有具体的训练和验证过程。

for c = 1 : length(opt.C) for n = 1 : length(opt.nu) cur_C = opt.C(c); cur_nu = opt.nu(n); mean_Xbase_rec = zeros(size(Sig_Ybase, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval_rec = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d)); parfor j = 1 : opt.pca_d(d) % SVR learning and testing regressor = svmtrain(mean_Xbase(:, j), Ker_base, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(cur_C) ' -n ' num2str(cur_nu) ' -m 10000']); mean_Xbase_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xbase(:, j), Ker_base, regressor); mean_Xval_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xval(:, j), Ker_val, regressor); end [dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xval, Yval, mean_Xval_rec, avg_std_Xbase); val_dis_eu(c, n, g, d) = val_dis_eu(c, n, g, d) + dis_eu / nr_fold; val_dis_seu(c, n, g, d) = val_dis_seu(c, n, g, d) + dis_seu / nr_fold; val_acc_eu(c, n, g, d) = val_acc_eu(c, n, g, d) + acc_eu / nr_fold; val_acc_seu(c, n, g, d) = val_acc_seu(c, n, g, d) + acc_seu / nr_fold; end end

这段代码是用于在EXEM训练中进行SVR（Support Vector Regression）学习和评估的部分。在C和nu的循环中，对每个组合进行以下操作：

1. 设置当前的C和nu参数值为`cur_C`和`cur_nu`。

2. 初始化用于存储重构结果的矩阵`mean_Xbase_rec`和`mean_Xval_rec`，以及用于存储验证数据集平均值的矩阵`mean_Xval`。

3. 并行地对每个PCA维度进行以下操作：
a. 使用`svmtrain`函数，基于训练数据集的PCA降维结果`mean_Xbase(:, j)`和训练数据集的核矩阵`Ker_base`进行SVR学习。使用给定的C和nu参数进行模型训练。
b. 使用`svmpredict`函数，基于训练得到的SVR模型，对训练数据集和验证数据集中的PCA降维结果进行预测，得到重构后的结果`mean_Xbase_rec(:, j)`和`mean_Xval_rec(:, j)`。

4. 调用`test_EXEM`函数，对重构后的验证数据集、真实类别标签和平均标准差进行评估。返回值包括欧氏距离（dis_eu）、标准化欧氏距离（dis_seu）、准确率（acc_eu）和标准化准确率（acc_seu）。

5. 将评估结果加权平均到相应的结果矩阵中。`val_dis_eu`、`val_dis_seu`、`val_acc_eu`和`val_acc_seu`是用于存储不同参数组合下的评估结果的多维矩阵。

这段代码的目的是在EXEM训练过程中，对不同参数组合下的SVR模型进行学习和评估，并将评估结果存储在相应的结果矩阵中，以备后续使用。