matlab中lstm分类预测如何将多行设置为一个样本

在Matlab中，你可以使用序列数据存储对象 (Sequence Data Store) 将多行数据组成一个序列。具体步骤如下：

1. 将多行数据存储在一个矩阵中，例如，假设你的数据有100行，每行有10个特征，你可以将其存储在一个100x10的矩阵中。

2. 创建一个序列数据存储对象，使用 `matlab.io.datastore.SequenceDatastore` 函数。使用该函数需要指定两个输入参数：数据和标签。数据是你的多行矩阵，标签是对应的分类标签。

3. 将序列数据存储对象传递给 `lstmLayer` 函数作为输入层。例如，假设你的序列数据存储对象名称为 `ds`，你可以使用以下代码创建一个LSTM网络：

inputSize = 10; % 特征数
numHiddenUnits = 100; % 隐藏单元数
numClasses = 2; % 分类数
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
net = trainNetwork(ds,layers,options);

在上述代码中，`sequenceInputLayer` 表示输入层，`lstmLayer` 表示LSTM层，`fullyConnectedLayer` 表示全连接层，`softmaxLayer` 表示softmax层，`classificationLayer` 表示分类层。 `OutputMode` 参数设置为 `last` 表示只返回LSTM的最后一个时间步的输出。

4. 训练LSTM网络。你可以使用 `trainNetwork` 函数来训练网络。例如：

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',50, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'ValidationData',val_ds, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false);
net = trainNetwork(ds,layers,options);

在上述代码中，`trainingOptions` 函数指定了训练选项，`val_ds` 是用于验证的序列数据存储对象。

这样，你就可以将多行数据设置为一个样本，并将其用于LSTM分类预测。