correct_rate=Cross_validation(par,label);

这是一个IT类问题，这段代码的意思是调用Cross_validation函数，对par和label中的个体进行交叉验证，并计算分类器的正确率correct_rate。具体的实现取决于算法的设计，一般情况下，Cross_validation函数会将数据集划分为训练集和测试集，并使用训练集训练分类器，然后在测试集上进行测试，最终计算分类器的正确率。

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correct_rate=Cross_validation(par,label)

这段代码的作用是使用交叉验证的方法评估机器学习模型在训练数据集上的准确率。其中，输入参数`par`是训练数据的特征向量，`label`是训练数据的标签。函数`Cross_validation`会将训练数据集分成若干份，每次使用其中一份作为验证集，其余部分作为训练集，训练出一个机器学习模型，并对验证集进行预测，最后统计预测的准确率。这个过程会重复多次，直到所有的数据都被用作验证集。最终，函数会返回所有验证结果的平均准确率`correct_rate`，作为模型在训练数据集上的评估指标。通过交叉验证的方法，可以避免机器学习模型出现过拟合的情况，并提高模型的泛化能力。

function correct_rate=Cross_validation(par,label) correct_rate=[]; indices=crossvalind('Kfold',par(1:size(par,1),size(par,2)),10); cp = classperf(label); for i = 1:10 label_test=[]; test = (indices == i); train = ~test; [label_test,~, ~] = fknn(par(train,:), label(train),par(test,:), label_test, 1, 0, true); classperf(cp,label_test,test); correct_rate=[correct_rate,cp.CorrectRate];

这段代码是一个k折交叉验证的实现，用于评估分类器的性能。其中，输入参数par是特征矩阵，label是标签向量。首先，通过crossvalind函数将数据集分成10份（k=10），每次取其中一份作为测试集，其余9份作为训练集。然后使用fknn分类器对训练集进行训练，对测试集进行预测，并使用classperf函数计算预测准确率。最后，将10次的准确率保存在correct_rate数组中，并返回该数组。