使用k-fold交叉验证时的MATLAB LDA错误，但使用保持交叉验证时的错误

我在matlab中有一个二维矩阵，我想用LDA对其进行分类。
首先，我使用了保持交叉验证（我将原始数据分为两部分。第一部分包括90%随机选择的原始矩阵数据作为训练数据，第二部分包括剩余原始数据作为测试数据） 这种方法运行正常，但之后我决定使用k-折叠交叉验证，因此我将原始数据分成10部分，每次我使用9部分作为训练数据，剩余部分作为测试，但当我在matlab中执行分类时，它会给我“训练的汇总协方差矩阵必须是正定的。”错误

我阅读了过去关于matlab给出此错误的原因的讨论，但我在原始矩阵中没有Nan，所以在子矩阵中没有Nan，由于观测值不是我的原始矩阵和保持法中的子矩阵的线性组合，所以我得出结论，交叉验证法中的所有子矩阵都是相同的

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所以我找不到上述错误的原因。为什么matlab在我使用交叉验证法而不是保持法时给我错误？

你有多少数据点，有多少变量？我有4320个观察向量，每个向量由1000个样本组成，所以我有4320 X 1000个矩阵作为我的训练数据集。我删除了我的答案，因为它显然不能解决你的问题。我也投票结束了你的问题，因为它没有包含足够的信息来找到答案。