在MATLAB中，使用QDA（Quadratic Discriminant Analysis）进行编程主要涉及以下步骤：
加载数据
使用`load`函数加载数据集。例如，加载`yeasttotaldata`数据集。
提取标签信息，例如使用`textdata（:,end）`获取标签。
数据预处理
对数据进行必要的预处理，如编码分类标签。
划分训练集和测试集，可以使用`crossvalind`函数进行K折交叉验证。
模型训练
使用`qda`函数训练QDA模型。需要指定响应变量和预测变量的关系式。
可以设置先验概率`prior`和使用的数据子集`subset`。
模型预测
使用训练好的模型对测试集进行预测。
模型评估
可以使用各种指标评估模型的性能，例如准确率、混淆矩阵等。
```matlab
% 加载数据
load yeasttotaldata；
datalabel = textdata（:,end）；
classname = {'CYT' 'NUC' 'MIT' 'ME3' 'ME2' 'ME1' 'EXC' 'VAC' 'POX' 'ERL'}；
numclasses = length（classname）；
classlabel = 1:numclasses；
vector_yeastlabel = zeros（length（textdata）,1）；
for i = 1:numclasses
vector_yeastlabel（:,i） = strcmp（datalabel,classname{i}）；
end
class_elenum = sum（vector_yeastlabel,1）；
[~,label] = max（vector_yeastlabel,[],2）；
indices = crossvalind（'Kfold',length（data）,4）；
select_train = ~（indices==1）；
select_test = ~select_train；
% 划分训练集和测试集
train_data = data（select_train,:）；
test_data = data（select_test,:）；
train_labels = label（select_train）；
test_labels = label（select_test）；
% 训练QDA模型
prior = c（1,1,1）/3；
z_qda = qda（Sp ~ ., Iris, prior = prior, subset = train_data）；
% 预测
pre_qda = predict（z_qda, test_data）；
% 评估模型
% 这里可以添加代码来计算准确率、混淆矩阵等评估指标
```
请注意，上述代码中的`Sp ~ .`表示响应变量`Sp`与所有预测变量之间的关系。在实际应用中，您需要根据具体的数据集和问题进行相应的调整。
如果您希望在Python环境中使用QDA，可以使用`scikit-learn`库，如下所示：
```python
import numpy as np
from sklearn.discriminant_analysis import QuadraticDiscriminantAnalysis as QDA
from sklearn.model_selection import train_test_split
加载数据
这里需要替换为实际的数据加载代码
X, y = np.array（[...]）, np.array（[...]）
划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.2, random_state=42）
训练QDA模型
qda = QDA（）
qda.fit（X_train, y_train）
预测
y_pred = qda.predict（X_test）
评估模型
这里可以添加代码来计算准确率、混淆矩阵等评估指标
```
请根据您的具体需求选择合适的编程环境和工具，并参考相应的文档和示例代码进行编程。