The format of the training data

[Estelle Quan]

Hi,
    I have successfully run the demos of svhn and mnist. So I want to try my own data set on eblearn.
   My training data is a set of matrices (20*21) stored in matlab, and they are mapped into 3 classes. It's worth noting that they are not a picture, they are just matrices stored in matlab format as follows:
 
0.0696    0.0133    0.0199    0.0277    0.0265    0.0268    0.0078    0.1238    0.0268    0.1066    0.0256    0.0191    0.0228    0.0203    0.0215    0.0671    0.0558    0.2437    0.0047    0.0193
0.0627    0.0131    0.0168    0.0237    0.0284    0.0221    0.0069    0.1497    0.0236    0.1175    0.0275    0.0150    0.0208    0.0177    0.0193    0.0355    0.0507    0.2576    0.0047    0.0195
0.2222    0.0146    0.0303    0.0435    0.0197    0.0597    0.0119    0.0368    0.0415    0.0856    0.0183    0.0308    0.0345    0.0308    0.0307    0.1206    0.1132    0.0575    0.0055    0.0173
0.0635    0.0075    0.0562    0.1760    0.0135    0.0404    0.0178    0.0205    0.1423    0.0379    0.0131    0.0414    0.0339    0.0770    0.0834    0.0946    0.0768    0.0316    0.0049    0.0164
0.0519    0.0049    0.0812    0.4120    0.0114    0.0318    0.0189    0.0152    0.0674    0.0302    0.0101    0.0367    0.0317    0.0727    0.0442    0.0607    0.0388    0.0248    0.0045    0.0143
0.0586    0.4608    0.0140    0.0156    0.0146    0.0268    0.0068    0.0291    0.0174    0.0501    0.0119    0.0154    0.0171    0.0135    0.0137    0.0455    0.0374    0.0421    0.0052    0.0121
0.1684    0.0127    0.0344    0.0526    0.0270    0.0871    0.0174    0.0273    0.0473    0.0472    0.0149    0.0360    0.0334    0.0606    0.0358    0.1361    0.0853    0.0450    0.0081    0.0580
0.0616    0.0082    0.0321    0.0525    0.0142    0.0359    0.0139    0.0307    0.0607    0.0451    0.0136    0.0303    0.2967    0.0644    0.1128    0.0841    0.0469    0.0584    0.0045    0.0151
0.0586    0.4608    0.0140    0.0156    0.0146    0.0268    0.0068    0.0291    0.0174    0.0501    0.0119    0.0154    0.0171    0.0135    0.0137    0.0455    0.0374    0.0421    0.0052    0.0121
0.0812    0.0111    0.0560    0.0931    0.0152    0.0546    0.0174    0.0227    0.0517    0.0375    0.0126    0.1143    0.0334    0.0425    0.0385    0.1950    0.1193    0.0355    0.0046    0.0163
0.0915    0.0088    0.0543    0.0851    0.0135    0.1709    0.0168    0.0192    0.0468    0.0327    0.0109    0.1290    0.0988    0.0378    0.0340    0.0855    0.0632    0.0300    0.0046    0.0141
0.0341    0.0081    0.0145    0.0192    0.3369    0.0223    0.0123    0.0483    0.0184    0.1320    0.0229    0.0142    0.0140    0.0136    0.0182    0.0283    0.0266    0.0475    0.0154    0.0733
0.0525    0.0060    0.0517    0.1738    0.0121    0.0347    0.0218    0.0173    0.0834    0.0374    0.0152    0.0395    0.0300    0.2173    0.1139    0.0610    0.0409    0.0267    0.0056    0.0170
0.1425    0.0137    0.0248    0.0359    0.0264    0.0433    0.0107    0.0734    0.0360    0.1262    0.0495    0.0253    0.0289    0.0284    0.0283    0.0729    0.1097    0.0878    0.0060    0.0190
0.0529    0.0060    0.0362    0.0710    0.0125    0.0377    0.0164    0.0183    0.2799    0.0364    0.0129    0.0380    0.0312    0.0596    0.1677    0.0585    0.0411    0.0265    0.0045    0.0159
0.0804    0.0123    0.0378    0.0494    0.0164    0.0464    0.0136    0.0293    0.0537    0.0470    0.0148    0.0441    0.0333    0.0369    0.0784    0.1734    0.2105    0.0462    0.0051    0.0170
0.0529    0.0115    0.0230    0.0297    0.0304    0.0295    0.0091    0.1177    0.0294    0.0861    0.0211    0.0244    0.0235    0.0229    0.0236    0.0601    0.1572    0.0831    0.1212    0.0277
0.1223    0.0094    0.0296    0.0406    0.0124    0.0418    0.0102    0.0231    0.0387    0.0380    0.0111    0.0240    0.4685    0.0269    0.0253    0.0668    0.0786    0.0366    0.0040    0.0127
0.1414    0.0084    0.0618    0.2491    0.0132    0.0448    0.0163    0.0204    0.0583    0.0371    0.0117    0.0324    0.1046    0.0569    0.0386    0.0720    0.0440    0.0349    0.0047    0.0149
0.0586    0.4608    0.0140    0.0156    0.0146    0.0268    0.0068    0.0291    0.0174    0.0501    0.0119    0.0154    0.0171    0.0135    0.0137    0.0455    0.0374    0.0421    0.0052    0.0121
0.1072    0.0092    0.0336    0.0385    0.0137    0.3447    0.0124    0.0171    0.0463    0.0312    0.0105    0.0379    0.0272    0.0299    0.0699    0.1045    0.0444    0.0274    0.0052    0.0131

I want to use eblearn to train them. Do you have an entrance to understand the matlab format by eblearn to, which can make eblearn train the data set. Would you please give me some advise, Thank you very much!