fitcecoc的用法举例说明，同时用代码举例

`fitcecoc` 是 MATLAB 中用于训练多类别分类模型的函数，其中使用了 Error-Correcting Output Codes (ECOC) 方法。

下面是一个简单的举例说明：

假设有一个 1000 张图像的数据集，每张图像都有 10 个不同的类别。我们可以使用 `imagedatastore` 将数据集存储到一个数据存储对象中，然后使用 `splitEachLabel` 将数据集分为训练集和测试集。

% 加载图像数据集
imds = imageDatastore('path/to/image/folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 将数据集分为训练集和测试集
[trainImds, testImds] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'randomized');

接下来，我们可以使用 `fitcecoc` 函数训练一个 ECOC 分类器。在这个例子中，我们使用了支持向量机 (SVM) 作为基分类器，并且设置了 `BoxConstraint` 和 `KernelScale` 两个参数。

% 使用 SVM 作为基分类器训练 ECOC 分类器
svm = fitcecoc(trainImds, 'LabelSource', 'foldernames', 'Learners', 'svm', 'Coding', 'onevsall', 'BoxConstraint', 1, 'KernelScale', 'auto');

最后，我们可以使用 `predict` 函数对测试集进行预测，并计算分类准确率。

% 对测试集进行预测
predictions = predict(svm, testImds);

% 计算分类准确率
accuracy = mean(predictions == testImds.Labels);
fprintf('分类准确率: %0.2f%%\n', accuracy*100);

完整的代码如下：

% 加载图像数据集
imds = imageDatastore('path/to/image/folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 将数据集分为训练集和测试集
[trainImds, testImds] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'randomized');

% 使用 SVM 作为基分类器训练 ECOC 分类器
svm = fitcecoc(trainImds, 'LabelSource', 'foldernames', 'Learners', 'svm', 'Coding', 'onevsall', 'BoxConstraint', 1, 'KernelScale', 'auto');

% 对测试集进行预测
predictions = predict(svm, testImds);

% 计算分类准确率
accuracy = mean(predictions == testImds.Labels);
fprintf('分类准确率: %0.2f%%\n', accuracy*100);

需要注意的是，在使用 `fitcecoc` 函数时，需要指定 `LabelSource` 参数，指定标签来源，即从哪里获取数据集的标签信息。在这个例子中，我们将标签信息存储在数据集文件夹的文件夹名称中，因此指定了 `'LabelSource', 'foldernames'`。