现有一个名为data的变量，其中包含21组3882维的数据，现需用KS算法对这21组数据进行样本集划分，分为16组训练集和5组预测集，给出matlab代码，并逐行翻译

1. 首先，我们需要将数据随机打乱，以便后续划分训练集和预测集时能够更加准确。

data = data(randperm(size(data,1)),:);

2. 接着，我们需要将数据分为16组训练集和5组预测集，这里我们采用交叉验证的方法，即每次取出5组数据作为预测集，剩余16组数据作为训练集进行模型训练和评估。

cv = cvpartition(size(data,1),'KFold',5); % 将数据分为5折交叉验证
for i=1:cv.NumTestSets
trainIdx = cv.training(i);
testIdx = cv.test(i);
trainData = data(trainIdx,:);
testData = data(testIdx,:);
% 在此处进行模型训练和预测
end

3. 在循环中，我们分别取出每一折的训练集和预测集，进行模型训练和预测。具体的模型训练和预测过程根据具体需求进行编写。

4. 需要注意的是，在使用交叉验证进行模型评估时，需要对每一折的预测结果进行累加和平均，以得到最终的模型性能评估结果。

5. 完整的代码如下：

data = data(randperm(size(data,1)),:); % 随机打乱数据

cv = cvpartition(size(data,1),'KFold',5); % 将数据分为5折交叉验证

for i=1:cv.NumTestSets
trainIdx = cv.training(i);
testIdx = cv.test(i);
trainData = data(trainIdx,:);
testData = data(testIdx,:);
% 在此处进行模型训练和预测
end