解释这段代码fileRoot = 'D:\毕业设计\DTD_Describable Textures Dataset\dtd\images'; imageFormat = 'jpg'; trainNum = [1,100]; testNum = [101,120]; [trainData,trainLabels,testData,testLabels] = ReadDataSet(fileRoot,imageFormat,trainNum,testNum); accuracyTable = CalculateAccuracyTable(trainData,trainLabels,testData,testLabels);

这段代码的作用是读取一个文件夹中的图像数据集，将其分为训练集和测试集，并计算在测试集上的分类准确率。

具体来说，`fileRoot` 是数据集所在文件夹的路径，`imageFormat` 是数据集图片的格式，这里是 `jpg`。`trainNum` 和 `testNum` 分别指定了训练集和测试集的编号范围。`ReadDataSet` 函数会读取数据集并将其分为训练集和测试集，返回的 `trainData`、`trainLabels`、`testData` 和 `testLabels` 分别是训练集数据、训练集标签、测试集数据和测试集标签。

接下来，`CalculateAccuracyTable` 函数会使用读取到的训练集和测试集数据进行模型训练和测试，并计算出每个类别在测试集上的分类准确率。最终，`accuracyTable` 中存储了每个类别在测试集上的分类准确率，可以用于评估模型的性能。