把Indian_pines数据集进行划分，其中1-10类为训练集，11-13类为验证集，14-16类为测试集

可以按照以下步骤将Indian_pines数据集进行划分：

1. 下载并解压Indian_pines数据集。

2. 加载数据集并将其分成类别矩阵和数据矩阵。

3. 创建三个空矩阵，分别用于存储训练集、验证集和测试集的数据。

4. 根据类别矩阵将数据矩阵划分为1-10类、11-13类和14-16类。

5. 将1-10类的数据存储到训练集矩阵中，将11-13类的数据存储到验证集矩阵中，将14-16类的数据存储到测试集矩阵中。

6. 返回三个矩阵。

下面是Python代码示例：

import numpy as np
import scipy.io as sio

# 加载Indian_pines数据集
data = sio.loadmat('Indian_pines_corrected.mat')['indian_pines_corrected']
labels = sio.loadmat('Indian_pines_gt.mat')['indian_pines_gt']

# 将数据矩阵和类别矩阵展开成一维数组
data = np.reshape(data, (-1, data.shape[-1]))
labels = np.reshape(labels, -1)

# 创建训练集、验证集和测试集矩阵
train_data = np.zeros((0, data.shape[-1]))
val_data = np.zeros((0, data.shape[-1]))
test_data = np.zeros((0, data.shape[-1]))

# 根据类别矩阵将数据矩阵划分为1-10类、11-13类和14-16类
class_1_10 = (labels >= 1) & (labels <= 10)
class_11_13 = (labels >= 11) & (labels <= 13)
class_14_16 = (labels >= 14) & (labels <= 16)

# 将1-10类的数据存储到训练集矩阵中，将11-13类的数据存储到验证集矩阵中，将14-16类的数据存储到测试集矩阵中
train_data = np.vstack((train_data, data[class_1_10]))
val_data = np.vstack((val_data, data[class_11_13]))
test_data = np.vstack((test_data, data[class_14_16]))

# 返回三个矩阵
return train_data, val_data, test_data