matlab原来使用svmtrain，后来改为使用fitcsvm，数据应该作何调整

如果你使用 `svmtrain` 训练支持向量机，并想改为使用 `fitcsvm`，你需要做出以下调整：

1. 输入格式：`svmtrain` 函数接受输入矩阵 `X` 和标签向量 `Y`，而 `fitcsvm` 函数接受输入表格 `T`，其中每一列代表一个预测变量，最后一列代表响应变量。因此，你需要将 `X` 和 `Y` 合并为一个表格，并将最后一列设置为响应变量。

2. 标签格式：`svmtrain` 函数要求标签向量 `Y` 必须是数值型向量，其中不同的值表示不同的类别，而 `fitcsvm` 函数要求标签必须是分类变量。因此，你需要将标签向量 `Y` 转换为分类变量。

3. 参数设置：`svmtrain` 和 `fitcsvm` 的参数设置略有不同。你需要将 `svmtrain` 中的参数转换为 `fitcsvm` 中对应的参数，并进行相应的调整。

下面是一个示例代码，展示了如何将使用 `svmtrain` 进行支持向量机训练的代码转换为使用 `fitcsvm` 的代码：

% 使用 svmtrain 进行支持向量机训练
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = species;
SVMModel = svmtrain(X,Y);

% 将 svmtrain 转换为 fitcsvm
T = table(X(:,1), X(:,2), Y, 'VariableNames', {'x1','x2','y'});
SVMModel = fitcsvm(T, 'y ~ x1 + x2');

请注意，这只是一个示例，具体的调整可能会因你的数据和模型而异。