load D:\matlab1\mat\170.mat % 数据预处理 XTrain = double(XTrain)/255; XTest = double(XTest)/255;怎么划分数据集

数据集的划分通常采用随机抽样的方式，将数据集分为训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的性能。

在Matlab中，可以使用crossvalind函数进行数据集的随机划分。具体的代码如下：

load('D:\matlab1\mat\170.mat');
X = double(X)/255;  % 数据预处理，将像素值归一化到0-1之间
Y = categorical(Y);

% 随机划分数据集
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3);  % 将数据集划分为训练集和测试集，测试集占比为30%
idxTrain = cv.training;
idxTest = cv.test;
XTrain = X(idxTrain,:);
YTrain = Y(idxTrain,:);
XTest = X(idxTest,:);
YTest = Y(idxTest,:);

其中，cvpartition函数的第一个参数Y表示类别标签，第二个参数'HoldOut'表示随机划分方式，第三个参数0.3表示测试集占比为30%。使用training和test方法可以得到训练集和测试集的索引，然后通过索引可以获取对应的数据。

需要注意的是，划分数据集的方式和比例可以根据具体问题进行调整。