idx = randperm(n); trainIdx = idx(1:round(0.8n)); testIdx = idx(round(0.8n)+1:end); trainData = table(features(trainIdx), labels(trainIdx)); testData = table(features(testIdx), labels(testIdx));之后怎么用matlab构建cnn

在使用 MATLAB 构建 CNN 之前，你需要确保已经安装了深度学习工具箱。安装方法可以参考官方文档：https://www.mathworks.com/help/deeplearning/install-deep-learning-toolbox.html

接下来，你可以按照以下步骤来构建 CNN：

1. 准备数据

使用你之前的代码生成的 `trainData` 和 `testData` 表格数据作为输入。你需要将表格转换成 MATLAB 支持的数据格式（例如图像数据通常是 4D 数组，具体格式取决于数据集）。可以使用 `table2array` 函数将表格转换为数组。

2. 构建 CNN 模型

使用 MATLAB 提供的 `convolution2dLayer`, `maxPooling2dLayer`, `fullyConnectedLayer` 等函数构建一个 CNN 模型。你可以通过设置这些函数的参数来定义模型的各个层和层之间的连接方式，具体可以参考 MATLAB 的文档和示例代码。

3. 训练模型

使用 `trainNetwork` 函数训练 CNN 模型，将前两步准备好的数据和模型传入函数中即可。你可以设置训练参数（例如迭代次数、学习率等）来优化模型的训练效果。

4. 测试模型

使用 `classify` 函数对测试数据进行分类，得到模型的分类结果，并与真实标签进行比较以评估模型的准确率。

以上是整个 CNN 构建的基本流程，具体实现细节还需要根据你的数据集和模型设计进行调整。如果你想了解更多关于 MATLAB 深度学习的内容，可以参考官方文档：https://www.mathworks.com/help/deeplearning/index.html