MATLAB中使用数据集第一行的三种类标，按照每一类7：3划分数据集和测试集

你可以使用MATLAB中的`cvpartition`函数来划分数据集和测试集。以下是一个示例代码，根据每个类别的比例（7:3）划分数据集和测试集：

% 假设你的数据集存储在一个矩阵中，类标在第一行
data = ...; % 你的数据集

% 获取类标
labels = data(1, :);

% 获取类别列表
categories = unique(labels);

% 创建一个存储划分结果的单元格数组
dataPartition = cell(size(categories));

% 对每个类别进行划分
for i = 1:numel(categories)
    % 找到当前类别的索引
    classIdx = find(labels == categories(i));
    
    % 随机打乱索引
    shuffledIdx = randperm(length(classIdx));
    
    % 计算训练集和测试集的索引
    trainIdx = classIdx(shuffledIdx(1:round(0.7*length(classIdx))));
    testIdx = classIdx(shuffledIdx(round(0.7*length(classIdx))+1:end));
    
    % 存储结果
    dataPartition{i} = struct('trainIdx', trainIdx, 'testIdx', testIdx);
end

% 打印划分结果
for i = 1:numel(categories)
    fprintf('类别 %d 的训练集索引：%s\n', categories(i), num2str(dataPartition{i}.trainIdx));
    fprintf('类别 %d 的测试集索引：%s\n', categories(i), num2str(dataPartition{i}.testIdx));
end

请注意，上述代码假设你的数据集存储在一个矩阵`data`中，其中类标位于第一行。你需要将代码中的`data`替换为你的实际数据集。代码将打印每个类别的训练集和测试集索引。

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