样本一共有6种类别,找出每种类别的样本并从每种样本各随机取出百分之70作为训练集,剩下作为测试集的matlab代码
时间: 2023-05-29 16:03:56 浏览: 78
假设样本的类别标签存储在一个向量label中,样本数据存储在矩阵data中,每一行表示一个样本。以下是一个可能的实现:
% 假设样本类别有6种
num_classes = 6;
% 初始化训练集和测试集
train_data = [];
train_label = [];
test_data = [];
test_label = [];
% 对于每一种类别
for i = 1:num_classes
% 找出该类别的样本
idx = find(label == i);
% 随机打乱样本顺序
idx = idx(randperm(length(idx)));
% 取出百分之70作为训练集
train_idx = idx(1:round(0.7*length(idx)));
% 剩下的作为测试集
test_idx = idx(round(0.7*length(idx))+1:end);
% 将训练集和测试集加入对应的矩阵中
train_data = [train_data; data(train_idx,:)];
train_label = [train_label; label(train_idx,:)];
test_data = [test_data; data(test_idx,:)];
test_label = [test_label; label(test_idx,:)];
end
% 现在train_data和train_label包含所有训练样本,test_data和test_label包含所有测试样本。可以用这些数据来训练和测试模型。
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