%% Data [Xtr, Ytr, Xte, Yte, attr2, class_order] = data_loader(dataset, opt, feature_name, 'not'); % not EXEM(SynC) nr_fold = 5; Sig_Y = get_class_signatures(attr2, norm_method); Sig_dist = Sig_dist_comp(Sig_Y); %% 5-fold class-wise cross validation splitting (for 'train' and 'val') fold_loc = cv_split(task, Ytr, class_order);

时间: 2024-04-13 17:25:31 浏览: 27
这段代码主要是用于数据的加载和划分操作。 首先,通过调用 data_loader 函数加载数据。该函数接受参数 dataset、opt、feature_name 和 'not',并返回训练集(Xtr, Ytr)和测试集(Xte, Yte),以及属性 attr2 和类别顺序 class_order。 接下来,定义了变量 nr_fold,表示将数据划分为几折交叉验证。这里设置为 5 折。 然后,调用 get_class_signatures 函数,根据属性 attr2 和归一化方法 norm_method,获取类别标签的特征签名 Sig_Y。 接着,调用 Sig_dist_comp 函数,计算类别标签之间的距离矩阵 Sig_dist。 最后,调用 cv_split 函数,根据任务类型 task、训练集标签 Ytr 和类别顺序 class_order,进行类别内交叉验证的划分,得到 fold_loc。具体的划分方式可能在代码的其他部分实现。 请注意,这是对给定代码片段的解释,如果有其他函数或变量定义,请提供更多上下文。
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%% Data [Xtr, Ytr, Xte, Yte, attr2, class_order] = data_loader_GZSL(dataset, opt, feature_name, 'not'); [Xtr, Ytr, Xhold_all, Yhold_all, Xte, Yte, CV_hold_ind, CV_hold_loc] = data_loader_hold_GZSL(dataset, feature_name, Xtr, Ytr, Xte, Yte, opt); nr_fold = 5; Sig_Y = get_class_signatures(attr2, norm_method);

这段代码看起来是在加载和处理数据。它的目的似乎是为了准备训练和测试数据集,以及获取类别的特征签名。 在第一行中,`data_loader_GZSL` 函数被调用,并传入了 `dataset`、`opt`、`feature_name` 和 `'not'` 这些参数。根据函数的命名,它可能是一个用于加载 GZSL(Generalized Zero-Shot Learning)数据集的函数。 接下来,在第二行中,`data_loader_hold_GZSL` 函数被调用,并传入了 `dataset`、`feature_name`、`Xtr`、`Ytr`、`Xte`、`Yte` 和 `opt` 这些参数。这个函数可能是用于加载和处理保留样本集的数据加载器。 在第三行中,将变量 `nr_fold` 赋值为 5,这可能是指交叉验证的折数。 最后,在第四行中,调用了 `get_class_signatures` 函数,并传入了 `attr2` 和 `norm_method` 这两个参数。这个函数可能是用于计算类别的特征签名。 请注意,这只是对代码进行了初步的推测,具体的功能和实现细节可能需要查看函数的定义和上下文才能确定。

% 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。

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