function [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(acc_mat, direct_test) if length(direct_test) == 1 loc_pca_d = direct_test; acc_mat = acc_mat(:, :, :, loc_pca_d); [~, max_ind] = max(acc_mat(:)); [loc_C, loc_nu, loc_gamma] = ind2sub(size(acc_mat), max_ind); else [~, max_ind] = max(acc_mat(:)); [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = ind2sub(size(acc_mat), max_ind); end

这个函数用于找到准确率矩阵中的最大值，并返回对应的参数值。

函数的输入参数为 acc_mat（准确率矩阵）和 direct_test（待测试的参数）。如果 direct_test 的长度为1，表示只有一个参数需要测试，那么直接将 loc_pca_d 设置为 direct_test。然后，从 acc_mat 中选择 loc_pca_d 对应的准确率矩阵，并找到最大值的索引 max_ind。使用 ind2sub 函数将 max_ind 转换为对应的参数值 loc_C、loc_nu 和 loc_gamma。

如果 direct_test 的长度不为1，表示有多个参数需要测试，那么直接找到准确率矩阵中的最大值索引 max_ind，并使用 ind2sub 函数将 max_ind 转换为对应的参数值 loc_C、loc_nu、loc_gamma 和 loc_pca_d。

最后，函数返回找到的参数值 loc_C、loc_nu、loc_gamma 和 loc_pca_d。

相关问题

if(isempty(direct_test) || length(direct_test) == 1) load(['../EXEM_CV_results/EXEM_GZSL_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '.mat'],... 'val_acc_eu', 'val_acc_seu', 'val_HM_eu', 'val_HM_seu', 'val_bias_eu', 'val_bias_seu', 'opt'); if (strcmp(test_type, 'acc_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_eu, direct_test); fixed_bias = val_bias_eu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); elseif (strcmp(test_type, 'acc_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_seu, direct_test); fixed_bias = val_bias_seu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); elseif (strcmp(test_type, 'HM_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_HM_eu, direct_test); fixed_bias = val_bias_eu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); elseif (strcmp(test_type, 'HM_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_HM_seu, direct_test); fixed_bias = val_bias_seu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); else disp('Wrong test type!'); return; end C = opt.C(loc_C(1)); nu = opt.nu(loc_nu(1)); gamma = opt.gamma(loc_gamma(1)); pca_d = opt.pca_d(loc_pca_d(1)); disp([loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1), fixed_bias]); else fixed_bias = direct_test(5); C = direct_test(1); nu = direct_test(2); gamma = direct_test(3); pca_d = direct_test(4); end

这段代码首先检查变量 direct_test 是否为空或长度是否为1。如果是，则加载之前保存的结果文件，并从中获取变量 val_acc_eu、val_acc_seu、val_HM_eu、val_HM_seu、val_bias_eu 和 val_bias_seu。根据 test_type 的不同，使用函数 find_max 在相应的结果矩阵中找到最大值，并得到对应的 loc_C、loc_nu、loc_gamma 和 loc_pca_d。根据 loc_C、loc_nu、loc_gamma 和 loc_pca_d 的值，从 val_bias_eu 或 val_bias_seu 中获取 fixed_bias。

如果 direct_test 不符合上述条件，则将 fixed_bias 设置为 direct_test 的第5个元素，并将 C、nu、gamma 和 pca_d 设置为 direct_test 的前4个元素。

最后，将定位到的 loc_C(1)、loc_nu(1)、loc_gamma(1)、loc_pca_d(1) 和 fixed_bias 显示出来，并将 C、nu、gamma 和 pca_d 分别赋值给对应的变量。

%% testing if (strcmp(task, 'test')) if(isempty(direct_test) || length(direct_test) == 1) load(['../EXEM_CV_results/EXEM_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '.mat'],... 'val_dis_eu', 'val_dis_seu', 'val_acc_eu', 'val_acc_seu', 'opt'); if (strcmp(test_type, 'dis_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(-val_dis_eu, direct_test); elseif (strcmp(test_type, 'dis_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(-val_dis_seu, direct_test); elseif (strcmp(test_type, 'acc_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_eu, direct_test); elseif (strcmp(test_type, 'acc_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_seu, direct_test); else disp('Wrong test type!'); return; end C = opt.C(loc_C(1)); nu = opt.nu(loc_nu(1)); gamma = opt.gamma(loc_gamma(1)); pca_d = opt.pca_d(loc_pca_d(1)); disp([loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)]); else C = direct_test(1); nu = direct_test(2); gamma = direct_test(3); pca_d = direct_test(4); end Sig_Ytr = Sig_Y(unique(Ytr), :); Sig_Yte = Sig_Y(unique(Yte), :);

这段代码是用于进行测试的部分。

首先判断是否为测试任务（`task`为'test'）。如果是，则执行以下操作：

1. 如果`direct_test`为空或长度为1，则加载之前保存的交叉验证结果和参数设置。使用`load`函数从MAT文件中加载`val_dis_eu`、`val_dis_seu`、`val_acc_eu`、`val_acc_seu`和`opt`变量。这些变量保存了交叉验证过程中的评估结果和参数设置。

2. 根据`test_type`的值，调用`find_max`函数找到在测试类型下具有最大值的索引。如果`test_type`为'dis_eu'，则在-val_dis_eu中找到最大值的索引；如果为'dis_seu'，则在-val_dis_seu中找到最大值的索引；如果为'acc_eu'，则在val_acc_eu中找到最大值的索引；如果为'acc_seu'，则在val_acc_seu中找到最大值的索引。

3. 根据找到的最大值的索引，获取对应的C、nu、gamma和pca_d参数值。

4. 显示找到的最大值的索引，用于输出结果。

5. 若`direct_test`不为空且长度为4，则直接使用`direct_test`中指定的C、nu、gamma和pca_d参数值。

6. 根据训练数据集标签Ytr，在Sig_Y中选择对应类别的特征向量，得到Sig_Ytr。

7. 根据测试数据集标签Yte，在Sig_Y中选择对应类别的特征向量，得到Sig_Yte。

这段代码的目的是根据测试任务的要求，选择合适的参数设置，并获取相应的训练和测试数据集的特征向量。如果直接指定了测试参数，则使用指定的参数进行测试；否则，根据交叉验证结果选择最优参数进行测试。