lda_model = fitcdiscr(TrainData2, LabelTrain, 'DiscrimType', 'linear');优化参数

除了 `'DiscrimType'` 参数，`fitcdiscr` 函数还有其他参数可以调整来优化 LDA 模型的性能。以下是一些常用的参数及其作用：

- `'Prior'`：先验概率，指定各类别的先验概率。如果不指定，则默认为各类别在训练数据中出现的频率。
- `'Cost'`：代价矩阵，指定分类错误的代价。如果不指定，则默认为每个错误分类的代价为 1。
- `'FillCoeffs'`：填充系数，指定是否填充不完整的协方差矩阵。如果不填充，则使用一个缩放因子来代替协方差矩阵的缺失部分。
- `'Gamma'`：正则化参数，指定用于解决奇异协方差矩阵问题的正则化参数。如果协方差矩阵不是满秩的，则需要进行正则化。

您可以根据具体的数据集和应用场景来选择合适的优化参数。