在matlab中怎么把近红外光谱数据中的预测值和原始数据的编号对应起来

在MATLAB中，如果你有一个包含近红外光谱数据（通常是二维数组，其中一维是光谱测量，另一维可能是样品编号或者其他的特征变量）并且已经有了模型的预测结果，想要将预测值与原始数据的编号对应起来，通常需要以下几个步骤：

1. **加载数据**：
使用`load`函数加载你的光谱数据文件，假设它是一个.mat文件，文件包含了原始数据矩阵`spectra`和相关的样本标签`sample_ids`。

load('your_spectra_data.mat');
spectra = spectra_data.spectra;
sample_ids = spectra_data.sample_ids; % 这里假设文件中包含样本编号

2. **模型预测**：
使用训练好的模型对`spectra`进行预测，得到预测结果`predictions`。这取决于你使用的具体机器学习模型，如回归模型`fitrsvm`或`predict`函数。

% 假设你已经有了训练好的模型'model'
predictions = predict(model, spectra);

3. **匹配原始数据**：
创建一个新的结构或矩阵来存储预测结果及其对应的原始数据编号，可以用struct或cell数组。

prediction_info = struct('SampleID', sample_ids, 'Predictions', predictions);

4. **查看对应关系**：
若要查看某个特定样本的预测值，可以直接通过索引访问`prediction_info`。

% 查看第一个样本的预测值
first_prediction = prediction_info(1).Predictions;
first_sample_id = prediction_info(1).SampleID;

记住，这里的`predictions`字段应该有相同的长度与`spectra`相匹配，`sample_ids`应与你的原始数据样本数一致。