temp = randperm(103); P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)'; T_train = res(temp(1: 80), 8)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(81: end), 1: 7)'; T_test = res(temp(81: end), 8)'; N = size(P_test, 2);

这段代码的作用是将数据集随机分成训练集和测试集，其中`res`是原始数据集，包含了8列，前7列为输入特征，最后1列为目标输出。

具体的操作步骤如下：

1. 使用`randperm`函数生成一个1到103的随机排列，共有103个数据点。

temp = randperm(103);

2. 将前80个随机排列作为训练集，后23个随机排列作为测试集。

P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';  % 取前80个随机排列作为训练集特征
T_train = res(temp(1: 80), 8)';    % 取前80个随机排列作为训练集目标输出
M = size(P_train, 2);              % 训练集样本数量
P_test = res(temp(81: end), 1: 7)';  % 取后23个随机排列作为测试集特征
T_test = res(temp(81: end), 8)';    % 取后23个随机排列作为测试集目标输出
N = size(P_test, 2);                 % 测试集样本数量

3. `P_train`和`P_test`分别是训练集和测试集的输入特征矩阵，每一列代表一个样本的输入特征向量。`T_train`和`T_test`分别是训练集和测试集的目标输出向量，每个元素代表一个样本的目标输出值。在这段代码中，`M`和`N`分别代表训练集和测试集的样本数量。