在MATLAB上，利用多重交叉验证，计算分类精度

在MATLAB中，可以使用如下代码进行多重交叉验证（MCV）和计算分类精度：

% 加载数据集
load iris_dataset.mat
X = meas;   % 特征数据
Y = species;   % 标签数据

% 设定交叉验证参数
K = 10;   % 折数
CV = cvpartition(Y, 'KFold', K);

% 初始化分类器
SVMModel = fitcsvm(X,Y);   % SVM分类器

% 多重交叉验证
Accuracy = zeros(K, 1);
for k = 1:K
    % 训练集和测试集
    TrainIndex = CV.training(k);
    TestIndex = CV.test(k);
    XTrain = X(TrainIndex, :);
    YTrain = Y(TrainIndex, :);
    XTest = X(TestIndex, :);
    YTest = Y(TestIndex, :);
    
    % 训练模型并预测
    SVMModel = fitcsvm(XTrain, YTrain);
    YPredict = predict(SVMModel, XTest);
    
    % 计算分类精度
    Accuracy(k) = sum(YPredict == YTest) / length(YTest);
end

% 输出结果
fprintf('10折交叉验证的分类精度为：%f\n', mean(Accuracy));

上述代码中，使用了`cvpartition`函数将数据集分为K折，然后使用`fitcsvm`函数训练SVM分类器，再用训练好的模型对测试集进行预测。最后，根据预测结果计算分类精度，并输出结果。

需要注意的是，上述代码中使用了SVM分类器作为示例，如果需要使用其他分类器，只需要将`fitcsvm`和`predict`函数替换为对应的训练和预测函数即可。