改写以下代码，使其具备更强的随机提取数据的能力：dataNum = size(dataX,1); % 训练数据 idx=randperm(dataNum ); trnNum = round(0.80*dataNum); trainX = dataX(idx(1:trnNum),:); trainY = dataY(idx(1:trnNum),:); [~,trainYreal] = max(trainY'); trainYreal = trainYreal'; % 测试数据 testX = dataX(idx(trnNum+1:end),:); testY = dataY(idx(trnNum+1:end),:); [~,testYreal] = max(testY'); testYreal = testYreal';

dataNum = size(dataX,1); % 训练数据
idx=randperm(dataNum); % 随机打乱数据顺序
trnNum = round(0.80*dataNum);
trainX = dataX(idx(1:trnNum),:); % 选取前80%的数据作为训练数据
trainY = dataY(idx(1:trnNum),:);
[~,trainYreal] = max(trainY');
trainYreal = trainYreal';

testX = dataX(idx(trnNum+1:end),:); % 选取后20%的数据作为测试数据
testY = dataY(idx(trnNum+1:end),:);
[~,testYreal] = max(testY');
testYreal = testYreal';

相关问题

改写以下代码，使其具备随机提取数据的能力：dataNum = size(dataX,1); % 训练数据 idx=randperm(dataNum ); trnNum = round(0.80*dataNum); trainX = dataX(idx(1:trnNum),:); trainY = dataY(idx(1:trnNum),:); [~,trainYreal] = max(trainY'); trainYreal = trainYreal'; % 测试数据 testX = dataX(idx(trnNum+1:end),:); testY = dataY(idx(trnNum+1:end),:); [~,testYreal] = max(testY'); testYreal = testYreal';

dataNum = size(dataX,1); % 训练数据
idx=randperm(dataNum ); % 随机打乱数据索引
trnNum = round(0.80*dataNum);

% 训练数据
trainX = dataX(idx(1:trnNum),:);
trainY = dataY(idx(1:trnNum),:);
[~,trainYreal] = max(trainY');
trainYreal = trainYreal';

% 测试数据
testX = dataX(idx(trnNum+1:end),:);
testY = dataY(idx(trnNum+1:end),:);
[~,testYreal] = max(testY');
testYreal = testYreal';

解释dataNum = size(dataX,1); % 训练数据 idx=randperm(dataNum ); trnNum = round(0.80*dataNum); trainX = dataX(idx(1:trnNum),:); trainY = dataY(idx(1:trnNum),:); [~,trainYreal] = max(trainY'); trainYreal = trainYreal'; % 测试数据 testX = dataX(idx(trnNum+1:end),:); testY = dataY(idx(trnNum+1:end),:); [~,testYreal] = max(testY'); testYreal = testYreal';

这段代码的作用是将数据集分为训练集和测试集，并且将标签转换为数字形式。

首先，`size(dataX,1)`是求出数据集`dataX`的行数，也就是数据集的样本数。然后使用`randperm`函数生成一个随机排列的向量`idx`，其长度为数据集的样本数。这个向量可以用来将数据集随机划分为训练集和测试集。`trnNum = round(0.80*dataNum)`表示将80%的数据作为训练集，其余20%的数据作为测试集。

接着，`trainX`和`trainY`分别是训练集的输入和输出，其中`idx(1:trnNum)`表示前80%的索引，`dataX(idx(1:trnNum),:)`表示取出对应的数据。同样地，`testX`和`testY`分别是测试集的输入和输出，其中`idx(trnNum+1:end)`表示后20%的索引，`dataX(idx(trnNum+1:end),:)`表示取出对应的数据。

最后，`[~,trainYreal] = max(trainY')`表示将训练集的标签转换为数字形式，即将每个样本的标签从一个长度为类别数的向量中提取出来，转换为一个数字。同样地，`[~,testYreal] = max(testY')`表示将测试集的标签转换为数字形式。