mapped_Xbase = Xbase * V(:, 1 : opt.pca_d(d)); mapped_Xcomb = Xcomb * V(:, 1 : opt.pca_d(d)); [mean_Xbase, std_Xbase] = compute_class_stat(Ybase, mapped_Xbase); avg_std_Xbase = mean(std_Xbase, 1);

这段代码是将数据集 Xbase 和 Xcomb 分别乘以矩阵 V 的前 opt.pca_d(d) 列。然后使用函数 compute_class_stat 计算 Ybase 和 mapped_Xbase 之间的统计值，包括平均值 mean_Xbase 和标准差 std_Xbase。最后，通过计算 std_Xbase 的均值 avg_std_Xbase。

相关问题

for d = 1 : length(opt.pca_d) disp([f, g, d]) % PCA projection mapped_Xbase = Xbase * V(:, 1 : opt.pca_d(d)); mapped_Xval = Xval * V(:, 1 : opt.pca_d(d)); [mean_Xbase, std_Xbase] = compute_class_stat(Ybase, mapped_Xbase); avg_std_Xbase = mean(std_Xbase, 1);

这段代码是进行PCA投影和计算类别统计信息的部分。

在每个PCA维度的循环中，首先显示当前的fold、gamma和PCA维度的索引。

然后，对训练数据集`Xbase`和验证数据集`Xval`进行PCA投影。使用PCA变换的投影矩阵`V`，将训练数据集`Xbase`和验证数据集`Xval`投影到前`opt.pca_d(d)`个主成分上，得到投影后的特征矩阵`mapped_Xbase`和`mapped_Xval`。

接下来，通过使用`compute_class_stat`函数，计算训练数据集`Ybase`中每个类别的平均值和标准差。返回值`mean_Xbase`是每个类别的平均值，而`std_Xbase`是每个类别的标准差。

最后，计算所有类别的平均标准差`avg_std_Xbase`，即将每个类别的标准差取平均。这个统计信息可以用于后续的模型训练和评估。

这段代码的目的是在每个PCA维度下，对训练数据集和验证数据集进行PCA投影，并计算类别统计信息，以备后续使用。同时，通过显示当前的fold、gamma和PCA维度的索引，可以追踪当前代码执行到哪个部分。

% 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);

这段代码用于进行PCA投影和计算训练数据集的类别统计信息。

1. 将训练数据集`Xtr`与PCA变换矩阵`V`的前`pca_d`个特征向量相乘，得到经过PCA投影后的训练数据集`mapped_Xtr`。

2. 将测试数据集`Xte`与PCA变换矩阵`V`的前`pca_d`个特征向量相乘，得到经过PCA投影后的测试数据集`mapped_Xte`。

3. 调用`compute_class_stat`函数，根据训练数据集标签`Ytr`和PCA投影后的训练数据集`mapped_Xtr`计算类别统计信息。该函数返回每个类别在投影后数据集中的均值和标准差。

4. 计算所有类别标准差的平均值，保存在变量`avg_std_Xtr`中。

这段代码的目的是进行PCA投影，将数据集映射到降维后的特征空间，并计算训练数据集中不同类别的统计信息，以便后续使用。