cvp = cvpartition(data.Category,'Holdout',0.2); dataTrain = data(training(cvp),:); dataValidation = data(test(cvp),:);

这段代码是用来将数据集按照一定比例（0.2）分成训练集和验证集的。首先，`cvpartition`函数创建一个交叉验证分区对象，第一个参数 `data.Category` 是要被分割的数据集的类别标签，`'Holdout'`代表使用留出法进行分割，即将数据集分成两部分，一部分用于训练，一部分保留作为验证集；最后的 `0.2` 表示保留的验证集所占的比例。

然后，`training(cvp)`和`test(cvp)`分别返回分好的训练集和验证集所对应的索引，然后用这些索引从原始数据中提取出对应的数据，得到了训练集`dataTrain`和验证集`dataValidation`。

相关问题

解释以下代码cvp = cvpartition(data.Category,'Holdout',0.2); dataTrain = data(training(cvp),:); dataValidation = data(test(cvp),:);

这段代码使用了MATLAB中的cvpartition函数，用于将数据集划分为训练集和验证集。具体解释如下：

1. cvpartition函数的第一个参数data.Category指定了要划分的数据集中的一个列向量，该列向量用于表示每个样本属于哪个类别。

2. 'Holdout'是cvpartition函数的第二个参数，表示采用留出法进行数据集划分。留出法是将原始数据集随机分为两部分，一部分用于训练，一部分用于测试。

3. 0.2是cvpartition函数的第三个参数，表示将数据集划分为训练集和验证集时，验证集所占的比例为20%。

4. cvpartition函数返回一个cvpartition对象，该对象包含了两个属性：training和test，表示训练集和测试集的样本序号。

5. data(training(cvp),:)表示根据cvpartition对象选取训练集的样本，其中training(cvp)中包含了训练集的样本序号，冒号表示选取所有列的数据。

6. data(test(cvp),:)表示根据cvpartition对象选取测试集的样本，其中test(cvp)中包含了测试集的样本序号，冒号表示选取所有列的数据。

综上所述，该段代码的作用是将数据集划分为训练集和验证集，其中训练集占80%，验证集占20%。划分后的数据集可以用于训练机器学习模型和测试模型的性能表现。

function [trainedModel, rslt, sp] = plsdaKFolds(x, y,... ncomp,preprocess_methods, opts0, folds, x_test, y_test) N = size(y, 1); if isempty(preprocess_methods) preprocess_methods = preprocess('default','autoscale'); end [x_pp, sp] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x); x_test_pp = preprocess('apply', sp, x_test); y_logical = class2logical(y); class_cnts = size(y_logical,2); % Perform cross-validation KFolds = folds; cvp = cvpartition(size(y, 1), 'KFold', KFolds); % Initialize the predictions to the proper sizes % validationPredictions = zeros(N,ncomp); cal_preds = nan(ncomp, N); cal_trues = nan(ncomp, N); cal_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); val_preds = nan(ncomp, N); val_trues = nan(ncomp, N); val_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); % format = 'Fold: %d comp: %d;\n'; for fold = 1:KFolds x_cal = x(cvp.training(fold), :, :); y_cal = y(cvp.training(fold), :); [x_cal_pp, sp_cal] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x_cal); x_val = x(cvp.test(fold), :); x_val_pp = preprocess('apply', sp_cal, x_val); y_val = y(cvp.test(fold), :); % Train a regression model % This code specifies all the model options and trains the model. for i = 1:ncomp % fprintf(format,fold,i); %disp(tab); fprintf('-') mdl_cal = plsda(x_cal_pp, y_cal, i, opts0); mdl = plsda(x_cal_pp,[], i,mdl_cal, opts0); y_cal_pred = mdl.classification.mostprobable; cal_preds(i, cvp.training(fold)) = y_cal_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); cal_probs(i, cvp.training(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; cal_trues(i, cvp.training(fold)) = y_cal; mdl = plsda(x_val_pp,[],i,mdl_cal, opts0); y_val_pred = mdl.classification.mostprobable; val_preds(i, cvp.test(fold)) = y_val_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); val_probs(i, cvp.test(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; val_trues(i, cvp.test(fold)) = y_val; end end

这段代码实现了 PLS-DA（Partial Least Squares Discriminant Analysis）交叉验证。它将输入数据分为训练集和测试集，对每个折叠的数据分别进行 PLS-DA 模型拟合和预测，最终得到每个组合（折叠和主成分数）的预测结果和真实标签。

具体来说，该函数的输入包括：

- x: 输入数据，大小为 N×p，其中 N 是样本数，p 是特征数。
- y: 目标变量，大小为 N×1。
- ncomp: PLS-DA 的主成分数。
- preprocess_methods: 预处理方法。
- opts0: PLS-DA 的选项参数。
- folds: 折叠数，用于交叉验证。
- x_test, y_test: 测试集数据和标签。

该函数的输出包括：

- trainedModel: 训练好的 PLS-DA 模型。
- rslt: 结果，包括训练和测试的预测结果和真实标签。
- sp: 预处理参数。

该函数的主要步骤如下：

- 对输入数据进行预处理，包括校准和转换（calibrate）和应用（apply）。
- 将目标变量 y 转换为逻辑变量 y_logical，并计算类别数 class_cnts。
- 对数据进行 K 折交叉验证，每次迭代中使用一部分数据作为训练集，另一部分数据作为测试集。
- 在每个折叠的数据中，分别使用 PLS-DA 拟合模型，得到训练集和测试集的预测结果和真实标签。
- 将所有折叠的结果存储在 cal_preds、cal_probs、cal_trues、val_preds、val_probs 和 val_trues 中，并返回这些结果作为输出。