vmtrain(x, y, 'kernel_function', 'rbf', 'showplot', false);

你好！对于你的问题，我可以理解你正在使用一个名为vmtrain的函数，这个函数接受一些参数，包括x和y作为训练数据，'kernel_function'用于指定核函数的类型，'rbf'表示径向基函数。另外，'showplot'参数用于指定是否显示训练结果的图像，false表示不显示。

但是很抱歉，我无法执行你的代码或提供具体的结果，因为我是一个文本AI模型，无法运行代码或显示图像。我主要用于提供文本上的帮助和回答问题。如果你有关于vmtrain函数的更多问题，我将很乐意为你解答。

相关问题

如何将svmtrain(x, y, 'kernel_function', 'rbf', 'showplot', false)的功能用fitcsvm实现

要使用fitcsvm函数来实现svmtrain的功能，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 将数据x和标签y转换为表格形式，即将它们放入一个表格数据结构中。

data = table(x, y);

2. 创建一个svm模型对象，并设置其属性。

svmModel = fitcsvm(data, 'KernelFunction', 'rbf', 'ShowPlot', false);

在这里，'KernelFunction'属性设置为'rbf'以使用径向基函数核，'ShowPlot'属性设置为false以避免显示训练过程中的图像。

3. 使用训练数据来训练svm模型。

trainedModel = train(svmModel);

在fitcsvm中，训练模型实际上是通过调用train方法来完成的。

现在，你可以使用fitcsvm函数来实现svmtrain(x, y, 'kernel_function', 'rbf', 'showplot', false)的功能。

kernel_function 不是有效参数名称。

如果你使用的是fitcdiscr函数，那么确实不存在'kernel_function'参数。因为fitcdiscr是用于训练线性判别分析分类器模型的函数，它只支持线性核函数。如果你想使用非线性核函数，例如高斯径向基函数，应该使用fitcsvm函数，它是用于训练支持向量机分类器模型的函数。在fitcsvm函数中，'KernelFunction'参数是用于指定核函数类型的，可以设置为'rbf'来使用高斯径向基函数。例如，你可以这样编写代码：

SVMStruct = fitcsvm(feature_train, label_train, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 1);

其中，feature_train是训练数据集，label_train是训练数据的标签，'KernelFunction'参数设置为'rbf'表示使用高斯径向基函数，'KernelScale'参数设置为1表示径向基函数的参数为1。