matlab对近红外光谱数据进行样本划分

在MATLAB中，对近红外(NIR)光谱数据进行样本划分通常是机器学习任务的第一步，比如建立模型预测样品的性质。这涉及到将数据集分为训练集、验证集和测试集，以便评估模型性能并防止过拟合。

以下是常见的步骤：

1. **数据加载**：首先，你需要导入包含NIR光谱数据和对应标签（如化学成分或类别）的数据文件。可以使用`load`或`readtable`等函数。

data = load('your_data.mat'); % 替换为实际文件名
spectra = data.spectra;
labels = data.labels;

2. **预处理**：对数据进行归一化或标准化，以便于算法处理。MATLAB中有许多内置函数，如`zscore`或`normalize`。

spectra = normalize(spectra);

3. **划分数据**：使用`cvpartition`函数创建分区对象，然后用`cvpartition`划分数据为训练集、验证集和测试集。

c = cvpartition(labels,'HoldOut',0.7); % 70%训练集，30%测试集
idxTrain = training(c);
idxTest = test(c);
trainSpecs = spectra(idxTrain,:);
trainLabels = labels(idxTrain,:);
testSpecs = spectra(idxTest,:);
testLabels = labels(idxTest,:);

4. **模型构建与评估**：使用训练数据训练模型，并在验证集上调整超参数，最后在测试集上评估模型性能。

完成以上步骤后，你就可以开始利用划分后的数据进行光谱分析或分类任务了。