在matlab中使用softnet = trainSoftmaxLayer(features2,T);时特征和目标数据的样本数量怎么确定

在使用`trainSoftmaxLayer()`函数时，输入的`features2`和`T`必须具有相同的行数，其中每一行表示一个样本。`features2`是输入数据，包含特征，每一列是一个特征，每一行是一个样本。`T`是目标数据，是一个矩阵，每一行是一个样本的标签。因此，你需要确保`features2`和`T`的行数相同，以便每个样本的特征和标签能够对应匹配。

在训练分类器之前，你需要将数据集分成训练集和测试集。通常情况下，你需要将数据集分成三部分：训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的超参数和防止过拟合，测试集用于评估模型的性能。

在确定特征和目标数据的样本数量时，你需要确保训练集、验证集和测试集的样本数量合理。如果数据集太小，则可能会导致模型过拟合，无法泛化到新的数据。如果数据集太大，则可能会增加计算成本，同时也可能会导致模型的训练时间过长。通常情况下，你需要根据数据集的大小和目标任务的复杂程度来确定样本数量。