基于长短期记忆网络的数据分类预测（附带MATLAB代码）

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种在序列数据处理中非常有效的深度学习模型。它在处理具有时间相关性的数据时表现出色，并且在许多任务中取得了成功，包括语言模型、翻译、语音识别等。本文将介绍如何使用LSTM网络进行数据分类预测，并提供相应的MATLAB代码。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含输入序列和相应的标签。假设我们有一个时间序列数据集X，每个样本包含n个时间步长和m个特征。另外，我们有一个对应的标签向量Y，表示每个样本的类别。我们将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。

2. 数据预处理
   在训练之前，我们需要对数据进行预处理。常见的预处理步骤包括数据归一化、特征选择和序列填充等。这些步骤的目的是确保数据具有一致的尺度，并减少噪声对模型的影响。

3. LSTM模型构建
   在MATLAB中，可以使用Deep Learning Toolbox中的LSTM网络类构建LSTM模型。以下是一个简单的LSTM模型构建示例：

% 定义LSTM网络结构
numFeatures = m