function [reussite, echec] = crossVal(data,classe)

% data = la matrice contenant les données, chaque ligne est une donnée et
%        chaque colonne une caractéristique
% classe = les numéros de classe correspondant pour chaque point.
%          Commencant par 1 et avec des numéros qui se suivent.
%
% reussite = le taux de reussite pour chaque lancée
% echec = le taux d'echec pour chaque lancée
%
% prog par Luh Yen, mars 2007
%

% avoir le nombre de données et de paramètres
[nb_dat,nb_param] = size(data);

% le nombre de classe
nb_clu = max(classe);

% deux vecteurs qui vont contenir le taux de réussite et d'échec
reussite = [];
echec = [];

% le nb de point par lancée (10 en tout)
nb_part = floor(nb_dat/10)

% mélange aléatoire d'ordre des données
liste = randperm(nb_dat);


deb = 1;
for i = 1 : 10
    
    % le bloc test set
    test = data(liste(deb:(deb+nb_part-1)),:);
    cl_test = classe(liste(deb:(deb+nb_part-1)));
    
    % le bloc training set
    train = data(liste([1:(deb-1)(deb+nb_part):end]),:);
    cl_train = classe(liste([1:(deb-1)(deb+nb_part):end]));
    
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%% ici que vous ajouter le code pour le training
    
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%% ici que vous ajouter le code pour le test
    cl_find = %%%%%%%%%
    
    
    nb_reu = length(find(cl_find==cl_test));
    nb_ech = length(cl_find) - reu;
    reussite = [reussite nb_reu/nb_part];
    echec = [echec nb_ech/nb_part];
    
    deb = deb+nb_part;
end