已经得到有脑电的特征矩阵和标签向量n个样本，3种特征和4个标签，如何将其利用matlab进行cnn分类，给代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码，用于将具有脑电特征和标签的 n 个样本进行分类。假设你已经将特征矩阵存储在一个名为 features 的变量中，标签向量存储在一个名为 labels 的变量中，特征类型为 3 种，标签类型为 4 种。这里使用了一个卷积神经网络（CNN）进行分类。

% 分割数据集为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(features, 1),'Holdout',0.2);
Xtrain = features(training(cv),:);
Ytrain = categorical(labels(training(cv)));
Xtest = features(test(cv),:);
Ytest = categorical(labels(test(cv)));

% 定义 CNN 架构
layers = [
    imageInputLayer([1 3 1],'Name','input')
    convolution2dLayer([1 3],32,'Padding','same','Name','conv1')
    batchNormalizationLayer('Name','BN1')
    reluLayer('Name','relu1')
    maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',[1 2],'Name','pool1')
    convolution2dLayer([1 3],64,'Padding','same','Name','conv2')
    batchNormalizationLayer('Name','BN2')
    reluLayer('Name','relu2')
    maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',[1 2],'Name','pool2')
    fullyConnectedLayer(128,'Name','fc')
    batchNormalizationLayer('Name','BN3')
    reluLayer('Name','relu3')
    fullyConnectedLayer(4,'Name','fc2')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classoutput')];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'ValidationData',{Xtest,Ytest}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练 CNN
net = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,options);

% 对测试集进行预测
YPred = classify(net,Xtest);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(YPred == Ytest)/numel(Ytest);
disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy)]);

上述代码中，我们首先将数据集分割为训练集和测试集。然后，我们定义了一个简单的 CNN 架构，并使用训练选项对其进行训练。最后，我们对测试集进行预测，并计算分类准确率。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的数据集和特定问题进行修改。