fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf','auto');

这是一个MATLAB的函数调用，用于训练一个支持向量机（SVM）分类器。其中，X是输入数据，Y是对应的分类标签。'KernelFunction'指定了使用的核函数，这里是径向基函数（RBF）。'auto'表示使用MATLAB自动选择合适的参数值进行训练。在训练完成后，该函数会返回训练好的SVM分类器模型。

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multiSVMstruct{i}{j}=fitcsvm(X,Y,'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 'auto','BoxConstraint',c)中，auto的作用

在SVM中，核函数的选择和参数的设置对分类性能有很大的影响。其中，核函数的参数KernelScale是用来控制核函数的平滑度的。如果设置为auto，则fitcsvm函数会自动根据数据特征的尺度来调整KernelScale的值，以使得分类器具有更好的泛化能力。具体地说，这个值是根据训练数据的方差来计算的，因此可以避免数据特征尺度不一致对分类效果的影响。

multiSVMstruct{i}{j}=fitcsvm(X,Y,'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 'auto','BoxConstraint',c)什么意思

这段代码是使用MATLAB中的fitcsvm函数来训练一个支持向量机模型，其中：

- X是输入数据矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个特征。
- Y是输出数据向量，表示对应每个样本的分类标签。
- 'KernelFunction', 'rbf'表示选择径向基函数作为核函数。
- 'KernelScale', 'auto'表示自动确定核函数的带宽。
- 'BoxConstraint',c表示设置软间隔的松弛变量C的值为c。

最终训练得到的multiSVMstruct{i}{j}是一个支持向量机分类器的结构体，可以用于对新数据进行分类。