我要根据TE模型做故障诊断仿真实验，帮我写一段matlab代码完成本次实验。代码要求可以导入测试集和训练集的文件。实验要求如下1. 数据生成：设定不同故障类型（不少于 5 个），获得带有故障标签的数据集。 2. 数据划分：对数据进行划分，包括训练集和测试集，在训练集上，训练分类器；在测试 集上，测试分析已训练好的分类器的性能。 3. 故障诊断：采用合适的分类器训练故障诊断模型。 4. 模型评估与选择：考虑交叉验证等评估方法，对故障诊断模型进行性能度量。

以下是一份MATLAB代码，可以用于根据TE模型进行故障诊断仿真实验：

% Step 1: 数据生成
% 假设您已经有了带有故障标签的数据集，可以将其导入到MATLAB中

% Step 2: 数据划分
% 假设您已经将数据集分为训练集和测试集，并保存为train_data.csv和test_data.csv

% 读取训练集和测试集数据
train_data = readmatrix('train_data.csv');
test_data = readmatrix('test_data.csv');

% 将训练集数据分为特征和标签
train_features = train_data(:,1:end-1);
train_labels = train_data(:,end);

% 将测试集数据分为特征和标签
test_features = test_data(:,1:end-1);
test_labels = test_data(:,end);

% Step 3: 故障诊断
% 采用支持向量机（SVM）作为分类器训练故障诊断模型

% 训练SVM模型
SVMModel = fitcsvm(train_features, train_labels, 'KernelFunction', 'rbf', 'Standardize', true, 'ClassNames', unique(train_labels));

% 在测试集上进行预测
predicted_labels = predict(SVMModel, test_features);

% Step 4: 模型评估与选择
% 采用交叉验证方法对SVM模型进行性能度量

% 进行10折交叉验证
CVSVMModel = fitcsvm(train_features, train_labels, 'KernelFunction', 'rbf', 'Standardize', true, 'ClassNames', unique(train_labels), 'CrossVal', 'on', 'KFold', 10);

% 计算交叉验证的分类误差
cross_validation_error = kfoldLoss(CVSVMModel);

% 输出结果
fprintf('SVM模型在测试集上的准确率为 %.2f%%\n', sum(predicted_labels==test_labels)/length(test_labels)*100);
fprintf('SVM模型的交叉验证分类误差为 %.2f%%\n', cross_validation_error*100);

注意：以上代码仅供参考，具体的实验细节需要根据您的数据集和实验要求进行调整。