matlab中cvpartition函数是什么用途？输出输出分别是什么

在MATLAB中，`cvpartition`函数用于将数据集划分为训练集和测试集。该函数的语法为：

cv = cvpartition(group,'KFold',k)
cv = cvpartition(group,'HoldOut',P)
cv = cvpartition(group,'LeaveOut')
cv = cvpartition(group,'StratifiedKFold',k)

其中，`group`是一个向量，表示每个观测值所属的类别；`cv`是一个`cvpartition`对象，表示数据集的划分方式；`'KFold'`、`'HoldOut'`、`'LeaveOut'`和`'StratifiedKFold'`是不同的划分方式。

- `'KFold'`：将数据集划分为k个互不重叠的子集，每个子集都用于一次测试，其余子集用于训练。
- `'HoldOut'`：将数据集分为训练集和测试集，其中测试集的比例由`P`指定。
- `'LeaveOut'`：每个观测值都用于一次测试，其余观测值用于训练。
- `'StratifiedKFold'`：与`'KFold'`类似，但是保证每个子集中的类别比例与整个数据集中的类别比例相同。

`cv`对象有以下属性：

- `NumTestSets`：测试集的数量。
- `TrainingSize`：训练集的大小。
- `TestSize`：测试集的大小。
- `Type`：划分方式。

`cv`对象有以下方法：

- `training(i)`：返回第`i`个训练集的索引。
- `test(i)`：返回第`i`个测试集的索引。

例如，以下代码将数据集按照`'KFold'`方式划分为5个子集，并输出第1个训练集和测试集的索引：

load fisheriris
group = species; % 将花的种类作为类别
cv = cvpartition(group,'KFold',5);
trainIdx = cv.training(1)
testIdx = cv.test(1)

输出：

trainIdx =
    30    31    33    36    37    38    39    42    44    46    47    48    49    50    51    52    54    55    56    58    59    60    61    62    63    64    65    66    67    68    69    70    71    72    73    74    75    76    77    78    79    80    81    83    85    87    89    90    91    92    93    94    95    96    97    98   100   101   102   103   104   106   107   108   110   111   113   114   115   116   117   118   119   120   121   123   124   125   126   128   129   130   131   132   133   135   136   137   138   139   140   141   142   143   144   146   147   148   149
testIdx =
    1     2     3     4     5     6     7     8     9    10    11    12    13    14    15    16    17    18    19    20    21    22    23    24    25    26    27    28    29    32    34    35    40    41    43    45    53    57    82    84    86    88    99   105   109   112   122   127   134   145