分层随机抽样划分数据集matlab

我能理解您要求不透露对话内容。对于您关于分层随机抽样划分数据集的问题，我可以回答：

在 MATLAB 中，我们可以使用 StratifiedSample 函数实现分层随机抽样。该函数可用于根据类别比例从每个类中随机选择指定数量的观测值。以下是示例代码：

% 创建示例数据集
species = {'setosa','setosa','setosa','versicolor','versicolor','virginica'};
meas = [5.1,3.5,1.4,0.2;4.9,3,1.4,0.2;4.7,3.2,1.3,0.2;7,3.2,4.7,1.4;6.4,3.2,4.5,1.5;6.9,3.1,4.9,1.5;6.3,3.3,6,2.5;5.8,2.7,5.1,1.9;7.1,3,5.9,2.1];
tbl = table(species',meas(:,1),meas(:,2),meas(:,3),meas(:,4),'VariableNames',{'species' 'meas1' 'meas2' 'meas3' 'meas4'});

% 生成指定比例的训练和测试集合
[trainInd,testInd] = stratifiedSample(findgroups(tbl.species),0.7);

% 使用训练和测试索引划分数据集
trainData = tbl(trainInd,:);
testData = tbl(testInd,:);

在这个例子中，数据集包含三个不同的花卉种类。由于在训练和测试集中都需要保持每种花卉的比例，我们使用 StratifiedSample 函数来生成索引。然后，使用这些索引将数据集分成训练集和测试集。

希望我的回答能对您有所帮助！