matlab搭建lstm分类模型，包含下面几个内容：定义测试和训练长度，归一化，生成训练集输入和输出，打包数据，用于训练的数据集，第16列是输出

以下是在 MATLAB 中搭建 LSTM 分类模型的代码，包含了定义测试和训练长度、归一化、生成训练集输入和输出、打包数据、用于训练的数据集，第 16 列是输出等内容：

% 加载数据
data = csvread('data.csv');

% 定义训练和测试长度
trainLength = 2000;
testLength = length(data) - trainLength;

% 归一化
dataMin = min(data);
dataMax = max(data);
data = (data - dataMin) / (dataMax - dataMin);

% 生成训练集输入和输出
inputSize = 15;
outputSize = 1;
inputData = zeros(trainLength - inputSize, inputSize);
outputData = zeros(trainLength - inputSize, outputSize);
for i = 1:trainLength - inputSize
    inputData(i, :) = data(i:i+inputSize-1);
    outputData(i, :) = data(i+inputSize, 16);
end

% 打包数据
trainData = cell(1, size(inputData, 1));
for i = 1:size(inputData, 1)
    trainData{i} = {inputData(i, :)', outputData(i, :)'};
end

% 定义 LSTM 模型
numHiddenUnits = 100;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(outputSize)
    regressionLayer];

% 训练 LSTM 模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','never', ...
    'Verbose',0);
net = trainNetwork(trainData, layers, options);

% 生成测试数据集
testInputData = zeros(testLength - inputSize, inputSize);
testOutputData = zeros(testLength - inputSize, outputSize);
for i = 1:testLength - inputSize
    testInputData(i, :) = data(trainLength+i-inputSize:trainLength+i-1);
    testOutputData(i, :) = data(trainLength+i, 16);
end

% 测试 LSTM 模型
testData = cell(1, size(testInputData, 1));
for i = 1:size(testInputData, 1)
    testData{i} = {testInputData(i, :)', testOutputData(i, :)'};
end
ypred = predict(net, testData);
rmse = sqrt(mean((ypred - testOutputData).^2));
disp(['RMSE: ', num2str(rmse)]);

其中，假设数据文件为 `data.csv`，第 16 列是输出，模型使用了 1 层 LSTM 网络，输入序列长度为 15，隐藏单元数为 100，使用 Adam 优化器进行训练，最大迭代次数为 100，批次大小为 32，梯度阈值为 1。