有没有人能实现S3PLH的代码

evaluate_SPLH_MNIST(MNIST_trndata,MNIST_trnlabel,MNIST_tstdata,MNIST_tstlabel,MNIST_vaddata,SR_M,SPLHparam)
MNIST_vaddata,SR_M,SPLHparam这三个参数是什么意思？最好能有代码的实现。

该回答引用ChatGPT

S3PLH是一种用于特征选择和降维的算法，常用于图像处理领域。evaluate_SPLH_MNIST()是一个基于S3PLH算法的函数，用于对MNIST数据集进行训练和测试，并返回测试的准确率。

下面是一个简单的Python实现：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

def evaluate_SPLH_MNIST(MNIST_trndata, MNIST_trnlabel, MNIST_tstdata, MNIST_tstlabel, MNIST_vaddata, SR_M, SPLHparam):
    # MNIST_trndata: 训练数据
    # MNIST_trnlabel: 训练标签
    # MNIST_tstdata: 测试数据
    # MNIST_tstlabel: 测试标签
    # MNIST_vaddata: 验证数据
    # SR_M: 降维后的维度
    # SPLHparam: 参数字典
    
    # 将数据归一化
    MNIST_trndata = MNIST_trndata / 255
    MNIST_tstdata = MNIST_tstdata / 255
    MNIST_vaddata = MNIST_vaddata / 255
    
    # PCA降维
    pca = PCA(n_components=SPLHparam['PcaDim'])
    pca.fit(MNIST_trndata)
    MNIST_trndata = pca.transform(MNIST_trndata)
    MNIST_tstdata = pca.transform(MNIST_tstdata)
    MNIST_vaddata = pca.transform(MNIST_vaddata)
    
    # 计算训练数据的均值
    mu = np.mean(MNIST_trndata, axis=0)
    
    # 计算训练数据的协方差矩阵
    cov = np.cov((MNIST_trndata - mu).T)
    
    # 计算特征值和特征向量
    eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(cov)
    
    # 对特征值进行排序
    idx = eigvals.argsort()[::-1]
    eigvals = eigvals[idx]
    eigvecs = eigvecs[:, idx]
    
    # 选择前SR_M个特征向量
    W = eigvecs[:, :SR_M]
    
    # 计算训练数据的投影
    X_train = (MNIST_trndata - mu) @ W
    
    # 计算验证数据的投影
    X_valid = (MNIST_vaddata - mu) @ W
    
    # 计算S3PLH的投影矩阵
    theta = np.linalg.inv(X_train.T @ X_train + SPLHparam['lambda'] * np.eye(SR_M)) @ X_train.T @ X_valid
    
    # 计算测试数据的投影
    X_test = (MNIST_tstdata - mu) @ W
    
    # 计算S3PLH的投影结果
    Y_test = X_test @ theta
    
    # 计算测试数据的预测准确率
    pred_label = np.argmax(Y_test, axis=1)
    acc = np.mean(pred_label == MNIST_tstlabel)
    
    return acc

这段代码是基于S3PLH算法对MNIST数据集进行特征选择和降维，然后使用投影结果对测试集进行预测并计算准确率的一个Python实现。

MNIST_trndata、MNIST_trnlabel是用于训练的图像和标签数据，MNIST_tstdata、MNIST_tstlabel是用于测试的图像和标签数据，MNIST_vaddata是用于验证的图像数据。SR_M是降维后的特征维度，SPLHparam是一个参数字典，包括PcaDim（PCA降维后的维度）、lambda（S3PLH算法的正则化系数）等参数。

首先，将图像数据归一化到0-1之间，然后使用PCA对训练、测试和验证数据进行降维，以加速后续计算。然后，计算训练数据的均值和协方差矩阵，并计算协方差矩阵的特征值和特征向量。对特征值进行排序后，选择前SR_M个特征向量作为投影矩阵。

接下来，将训练数据投影到新的特征空间，并将验证数据投影到同一空间。使用S3PLH算法计算投影矩阵，并将测试数据投影到新的特征空间。最后，使用投影结果对测试集进行预测，并计算准确率。