fitcsvm函数怎么做svm多分类

fitcsvm函数是MATLAB中用于训练支持向量机（SVM）模型的函数，可以通过指定不同的参数配置来实现多分类问题的训练。

在使用fitcsvm函数时，可以通过设置'FitPosterior'参数为true来训练一个支持向量机模型，该模型可以计算每个类别的后验概率。这样即可通过后续的预测过程来实现多分类问题的预测。

另外，可以通过设置'KernelFunction'参数来选择不同的核函数，如'linear'、'polynomial'、'rbf'等，以适应不同类型的数据分布和特征空间。通过调节这些参数，可以在支持向量机模型中找到最佳的超平面，从而实现多分类问题的训练和预测。

在fitcsvm函数中，还可以设置'ClassNames'参数来指定不同类别的名称，这样在后续预测时可以清晰地知道每个类别对应的概率。

总之，使用fitcsvm函数进行SVM多分类的训练时，需要合理设置参数，包括核函数、类别名称等，并确保训练出的模型可以输出每个类别的后验概率，以便实现对多分类问题的准确预测。