% SVR kernel Ker_tr = [(1 : length(unique(Ytr)))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_Ytr, Sig_Ytr) .^ 2)]; Ker_te = [(1 : length(unique(Yte)))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_Yte, Sig_Ytr) .^ 2)];

这段代码用于计算支持向量回归（SVR）的核矩阵。

1. 首先，根据训练数据集标签Ytr，构建一个以类别索引为第一列、核函数计算结果为第二列的矩阵Ker_tr。其中，类别索引的范围是1到Ytr中唯一类别的数量。核函数的计算结果使用高斯核函数，其中gamma是控制核函数宽度的参数。通过将训练数据集的特征向量Sig_Ytr作为输入，使用`pdist2_fast`函数计算特征向量之间的距离，并将距离平方乘以-gamma后应用指数函数。

2. 然后，根据测试数据集标签Yte和训练数据集的特征向量Sig_Ytr，构建一个以类别索引为第一列、核函数计算结果为第二列的矩阵Ker_te。类别索引的范围是1到Yte和Ytr中唯一类别的数量。同样，使用高斯核函数和相同的gamma参数计算核函数结果。

这段代码的目的是计算SVR所需的训练和测试数据集的核矩阵，用于后续的模型训练和预测。

相关问题

for g = 1: length(opt.gamma) % SVR kernel Ker_base = [(1 : length(unique(Ybase)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase) .^ 2)]; Ker_val = [(1 : length(unique(Yval)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase) .^ 2)];

这段代码是用于构建SVR（Support Vector Regression）的核矩阵。在每个gamma参数的循环中，将执行以下操作：

1. 首先，构建训练数据集（Xbase）的核矩阵。核矩阵的第一列是类别标签的索引，从1到唯一类别的数量。后续列是基于信号特征矩阵（Sig_Ybase）计算得到的核函数值。核函数使用的是高斯核函数，通过计算两个信号特征矩阵之间的欧氏距离的平方，并乘以负的gamma参数的指数来得到。

2. 接下来，构建验证数据集（Xval）和训练数据集（Xbase）之间的核矩阵。核矩阵的第一列是验证数据集类别标签的索引，从1到唯一类别的数量。后续列是基于验证数据集（Xval）和训练数据集（Xbase）之间的信号特征矩阵计算得到的核函数值。同样地，使用高斯核函数，计算验证数据集和训练数据集之间的欧氏距离的平方，并乘以负的gamma参数的指数。

这段代码的目的是通过计算核函数值构建SVR所需的核矩阵，以便后续的模型训练和评估。

%% Starting of EXEM training [mean_Xtr_PCA, V] = do_pca(Xtr); Xtr = bsxfun(@minus, Xtr, mean_Xtr_PCA); Xte = bsxfun(@minus, Xte, mean_Xtr_PCA); % SVR kernel Ker_S = [(1 : length(label_S))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_S, Sig_S) .^ 2)]; Ker_U = [(1 : length(label_U))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_U, Sig_S) .^ 2)]; % PCA projection mapped_Xtr = Xtr * V(:, 1 : pca_d); mapped_Xte = Xte * V(:, 1 : pca_d); [mean_Xtr, std_Xtr] = compute_class_stat(Ytr, mapped_Xtr); avg_std_Xtr = mean(std_Xtr, 1); mean_S_rec = zeros(size(Sig_S, 1), pca_d); mean_U_rec = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); mean_U = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); regressors = cell(1, pca_d);

这段代码是EXEM（Extended Exemplar-based Method）训练的开始部分。

首先，使用函数 do_pca 对 Xtr 进行主成分分析（PCA），得到均值 mean_Xtr_PCA 和变换矩阵 V。然后，使用 bsxfun 函数对 Xtr 和 Xte 进行均值归一化，减去 mean_Xtr_PCA。

接下来，构建 SVR（Support Vector Regression）的核矩阵。通过计算 Sig_S 和 Sig_U 之间的欧氏距离的平方，并乘以 -gamma，然后应用指数函数，得到核矩阵 Ker_S 和 Ker_U。其中，Ker_S 包含已知类别样本的索引和对应的核值，Ker_U 包含未知类别样本的索引和对应的核值。

然后，使用 PCA 投影将 Xtr 和 Xte 转换到降维空间。通过将 Xtr 和 Xte 分别乘以前 pca_d 列的特征向量矩阵 V，得到投影后的数据 mapped_Xtr 和 mapped_Xte。

接下来，使用函数 compute_class_stat 计算 Ytr 和 mapped_Xtr 之间的类别统计信息，包括每个类别的均值 mean_Xtr 和标准差 std_Xtr。然后，计算所有类别的平均标准差 avg_std_Xtr。

最后，初始化用于记录重构样本和回归器的变量。mean_S_rec 和 mean_U_rec 是用于重构的已知类别和未知类别样本的均值，mean_U 是未知类别样本的均值，regressors 是用于回归的回归器的单元格数组。