k-折交叉验证(k-fold crossValidation)：
在机器学习中，将数据集A分为训练集（training set）B和测试集（testset）C，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集A随机分为k个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下k-1个包作为训练集进行训练。
在matlab中，可以利用：
indices=crossvalind('Kfold',x,k);
来实现随机分包的操作，其中x为一个N维列向量（N为数据集A的元素个数，与x具体内容无关，只需要能够表示数据集的规模），k为要分成的包的总个数，输出的结果indices是一个N维列向量，每个元素对应的值为该单元所属的包的编号（即该列向量中元素是1~k的整随机数），利用这个向量即可通过循环控制来对数据集进行划分。例：

[M,N]=size(data);//数据集为一个M*N的矩阵，其中每一行代表一个样本
indices=crossvalind('Kfold',data(1:M,N),10);//进行随机分包
fork=1:10//交叉验证k=10，10个包轮流作为测试集
test = (indices == k); //获得test集元素在数据集中对应的单元编号
train = ~test;//train集元素的编号为非test元素的编号
train_data=data(train,:);//从数据集中划分出train样本的数据
train_target=target(:,train);//获得样本集的测试目标，在本例中是实际分类情况
test_data=data(test,:);//test样本集
test_target=target(:,test);

[HammingLoss(1,k),RankingLoss(1,k),OneError(1,k),Coverage(1,k),Average_Precision(1,k),Outputs,Pre_Labels.MLKNN]=MLKNN_algorithm(train_data,train_target,test_data,test_target);//要验证的算法
end
//上述结果为输出算法MLKNN的几个验证指标及最后一轮验证的输出和结果矩阵，每个指标都是一个k元素的行向量