cvpartition函数讲解
在进行机器学习的过程中，数据集划分是非常重要的环节，cvpartition函数是MATLAB提供的一个用于对数据集进行划分的函数。该函数可以将数据集划分为训练集和测试集，也可以将数据集划分为K折交叉验证集。下面就对cvpartition函数进行详细讲解。
1. cvpartition函数的基本使用
cvpartition函数的基本使用方法是：首先输入数据集，然后选择划分方法，最后选择划分比例。例如，下面的代码演示了如何将数据集划分为70%的训练集和30%的测试集：
```matlab
load fisheriris
c = cvpartition(species,'Holdout',0.3);
idxsTrain = training(c); %训练集的数据索引
idxsTest = test(c); %测试集的数据索引
```
在上述代码中，我们首先加载了鸢尾花数据集。然后，我们使用cvpartition函数将整个数据集按照“Holdout”方法划分为训练集和测试集，其中0.3表示测试集所占的比例。最后，我们获取了训练集和测试集的数据索引。
2. 划分方法
cvpartition函数提供了多种划分方法，包括“Holdout”、“Leaveout”、“Kfold”、“StratifiedKFold”等方法。这些方法的区别在于划分时使用的策略不同。
（1）Holdout方法
Holdout方法是将全部数据集按照一定比例分成两部分，一部分作为训练集，另一部分作为测试集，Holdout方法的使用格式如下：
```matlab
C = cvpartition(n,'Holdout',P)
```
其中，n表示数据集样本数量，P表示测试集所占的比例。
（2）Leaveout方法
Leaveout方法是将全部数据集中的一个样本作为测试集，将剩余样本作为训练集，Leaveout方法的使用格式如下：
```matlab
C = cvpartition(n,'Leaveout')
```
其中，n表示数据集样本数量。
（3）Kfold方法
Kfold方法是将全部数据集分成K份，每份都作为一次交叉验证的测试集，剩余K-1份作为训练集，Kfold方法的使用格式如下：
```matlab
C = cvpartition(n,'Kfold',K)
```
其中，n表示数据集样本数量，K表示交叉验证的折数。
（4）StratifiedKFold方法
StratifiedKFold方法是在Kfold的基础上，进一步保证每个类别在每个测试集中的比例与原始数据集中的比例相同，StratifiedKFold方法的使用格式如下：
```matlab
C = cvpartition(group,'StratifiedKFold',k)
```
其中group是样本所属的类别标签，k是交叉验证的折数。
3. 划分比例
划分比例可以是一个数字，也可以是一个行向量。当划分比例是一个数字时，它是测试集所占的比例；当划分比例是一个行向量时，它可以指定每个类别在测试集中所占的比例。例如，下面的代码演示了如何对鸢尾花数据集进行分层交叉验证：
```matlab
load fisheriris
c = cvpartition(species,'KFold',5);
for i = 1:c.NumTestSets
idxtrain = find(training(c,i)); %获取训练集索引
idxtest = find(test(c,i)); %获取测试集索引
acc(i) = classify(meas(idxtest,:),meas(idxtrain,:),species(idxtrain,:));
end
acc %输出每次交叉验证的准确率
```
在上述代码中，我们首先加载鸢尾花数据集。然后，我们使用cvpartition函数将整个数据集按照“KFold”方法分成5个测试集。接着，我们通过一个for循环依次获取每个测试集的数据索引，并使用分类器对测试集进行分类。最后，我们输出了每次交叉验证的准确率。
4. 总结
cvpartition函数是MATLAB中对数据集进行划分的函数，它提供了多种划分方法和划分比例的选项。在进行机器学习实验时，我们可以使用cvpartition函数将数据集划分为训练集和测试集，或者将数据集划分为K折交叉验证集。通过cvpartition函数的使用，我们可以更加
方便地进行数据集的处理和实验的比较。
