matlab 数据集分割

在 MATLAB 中，可以使用 `cvpartition` 函数将数据集分割为训练集和测试集。该函数可以根据不同的方法进行数据集分割，如随机分割、分层分割等。

以下是一个示例代码，将数据集按照 80% 的比例分割为训练集和 20% 的比例分割为测试集：

load fisheriris;    % 加载鸢尾花数据集
X = meas;           % 特征数据
Y = species;        % 标签数据

% 随机分割数据集
c = cvpartition(Y,'HoldOut',0.2);
trainIdx = c.training;
testIdx = c.test;

% 获取训练集和测试集
Xtrain = X(trainIdx,:);
Ytrain = Y(trainIdx,:);
Xtest = X(testIdx,:);
Ytest = Y(testIdx,:);

在上述代码中，`cvpartition` 函数使用 `'HoldOut'` 方法进行数据集分割，其中参数 `0.2` 表示将数据集按照 80% 的比例分割为训练集，20% 的比例分割为测试集。训练集和测试集的索引分别存储在 `trainIdx` 和 `testIdx` 变量中。最后，通过这些索引，可以获取训练集和测试集的特征数据和标签数据。