fitcecoc的参数设置

`fitcecoc`是MATLAB中用于多类分类的函数，它基于 Error-Correcting Output Codes (ECOC) 策略，将多类分类问题转化为一系列二分类问题的组合。这种方法可以使得每个二分类器只需要处理两类之间的分类问题，降低了分类难度。

`fitcecoc`函数的参数设置如下：

1. `X`: 输入特征矩阵，大小为`n`×`p`，其中`n`为样本数量，`p`为特征数。
2. `y`: 输出标签矩阵，大小为`n`×`1`，其中每个元素表示对应样本的类别标签。
3. `Learners`: 一个字符串数组或者一个分类器对象数组，表示每个二分类器使用的分类器类型。默认情况下，`Learners`参数为`'svm'`，表示使用支持向量机（SVM）作为基础分类器。
4. `Coding`: 一个编码矩阵，大小为`c`×`m`，其中`c`表示类别数，`m`表示二进制编码位数。默认情况下，`Coding`参数为`'onevsone'`，表示使用One-vs-One编码策略。
5. `Options`: 一个结构体，包含以下选项：
- `LossFunction`: 损失函数，可以选择`'hamming'`或者`'linear'`。默认为`'hamming'`。
- `Verbose`: 是否输出详细信息。默认为`0`，不输出。
- `FitPosterior`: 是否拟合后验概率。默认为`1`，拟合后验概率。
- `ScoreTransform`: 后验概率转换函数，默认为`'softmax'`。

在使用`fitcecoc`函数时，一般需要根据具体问题对参数进行调整。例如，可以尝试使用不同的基分类器（如决策树、KNN等），或者调整编码矩阵的位数等。