错误使用 trainNetwork (第 183 行) 无效的训练数据。对于输出模式为 'last' 的循环层，响应必须为数值响应的矩阵。 出错 shiyan3 (第 51 行) net = trainNetwork(input_train_cell,output_train_cell,layers,options); % 使用元胞数组格式的输入和输出数据进行训练

这个错误提示是由于你的 LSTM 网络的输出层是一个 fullyConnectedLayer，其输出的是一个数值响应的矩阵。但是，在训练数据中，输出数据是以元胞数组的形式存在的，这就导致了无法进行训练。解决这个问题的方法是将输出数据转换为数值响应的矩阵。可以使用 cell2mat 函数将输出数据转换为矩阵，然后再将其传入 trainNetwork 函数中进行训练，具体代码如下：

% 将训练数据和测试数据转换为数值响应的矩阵
output_train_mat = cell2mat(output_train_cell);
output_test_mat = cell2mat(output_test_cell);

% 训练 LSTM 网络
net = trainNetwork(input_train_cell, output_train_mat, layers, options);

这样就可以解决这个问题了。

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还有问题：错误使用 trainNetwork (第 183 行) 无效的训练数据。对于输出模式为 'last' 的循环层，响应必须为数值响应的矩阵。 出错 shiyan3 (第 53 行) net = trainNetwork(input_train_cell,output_train_cell,layers,options); % 使用元胞数组格式的输入和输出数据进行训练

这个错误是因为您的训练数据格式不正确导致的。对于输出模式为'last'的循环层，响应必须为数值响应的矩阵。因此，您需要确保您的输出数据是数值响应的矩阵，而不是元胞数组。可以尝试使用cell2mat()函数将元胞数组转换为数值响应的矩阵，或者在创建训练数据时就使用数值响应的矩阵。同时，您还需要检查输入数据的格式是否正确，确保与网络结构中定义的输入层匹配。

上述代码报错：错误使用 trainNetwork 无效的训练数据。对于分类任务，响应必须为分类响应的向量

对不起，我之前的回答有误。根据你的提示，我发现代码中确实存在问题。在创建dataY时，应该使用categorical函数将class转换为类别向量，而不是像之前的代码一样用one-hot编码。另外，训练时应该使用categorical(trainY)而不是trainY。

以下是修改后的代码：

% 读入数据
data = csvread('data.csv');
% 将数据转换为LSTM模型的格式
seqLength = 30; % 序列长度
numFeatures = 10; % 特征数
numClasses = 3; % 类别数
dataX = zeros(size(data, 1) - seqLength + 1, seqLength, numFeatures);
dataY = zeros(size(data, 1) - seqLength + 1, 1);
for i = 1:size(dataX, 1)
    dataX(i, :, :) = data(i:i+seqLength-1, 1:numFeatures);
    class = data(i+seqLength-1, numFeatures+1);
    dataY(i) = class;
end
% 将类别向量转换为分类响应的向量
dataY = categorical(dataY);
% 划分训练集和测试集
trainSplit = 0.8;
trainX = dataX(1:round(trainSplit*size(dataX,1)), :, :);
trainY = dataY(1:round(trainSplit*size(dataY,1)), :);
testX = dataX(round(trainSplit*size(dataX,1))+1:end, :, :);
testY = data(round(trainSplit*size(dataY,1))+1:end, numFeatures+1:end);
% 设置LSTM模型的参数
numHiddenUnits = 100;
numEpochs = 10;
miniBatchSize = 64;
% 创建LSTM模型
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', numEpochs, ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
    'Plots', 'training-progress');
% 训练LSTM模型
lstmModel = trainNetwork(trainX, trainY, layers, options);
% 使用测试集评估模型
YPred = classify(lstmModel, testX);
accuracy = sum(YPred == categorical(testY)) / numel(testY);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

希望这次能够帮到你！