for i = 1 : num_class mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本 mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数 mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数 P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入 T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出 P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入 T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出 end查找输出节点

在这段代码中，输出节点的数量应该是根据问题中的分类数目而决定的，即num_class。每个类别对应一个输出节点。在该循环中，每次循环取出一个类别的所有样本，计算该类别应该被分配到训练集中的样本数量mid_tiran（假设训练集和测试集的比例为1：1），然后将前mid_tiran个样本加入训练集，后面的样本加入测试集。其中，训练集的输入P_train是一个矩阵，每行代表一个样本的输入特征，列数为输入特征的维度；训练集的输出T_train是一个列向量，每行代表一个样本的分类标签；测试集的输入和输出同理。在该循环结束后，所有样本被分配到了训练集和测试集中。