function [ multiSVMstruct ] =multiSVMtrain( traindata,nclass,gamma,c) for i=1:nclass-1 for j=i+1:nclass X=[traindata(5*(i-1)+1:5*i,:);traindata(5*(j-1)+1:5*j,:)]; Y=[ones(5,1);zeros(5,1)]; multiSVMstruct（i,j）.model=fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf','KernelScale',gamma,''); end end end想在主函数里调用这个函数，应该怎么调用，主函数里应该怎么写

你可以在主函数里调用 `multiSVMtrain` 函数，并将训练数据、类别数目、核函数参数和惩罚参数作为输入参数传递给它。主函数的代码可以如下所示：

% 定义训练数据、类别数目、核函数参数和惩罚参数
traindata = ...; % 训练数据
nclass = ...; % 类别数目
gamma = ...; % 核函数参数
c = ...; % 惩罚参数

% 调用 multiSVMtrain 函数进行训练
multiSVMstruct = multiSVMtrain(traindata, nclass, gamma, c);

其中，`traindata` 是一个大小为 $n \times m$ 的矩阵，其中 $n$ 是样本数目，$m$ 是特征数目。`nclass` 是类别数目，`gamma` 是核函数参数，`c` 是惩罚参数。`multiSVMtrain` 函数将返回一个大小为 $(n-1) \times (n-1)$ 的结构体数组 `multiSVMstruct`，其中每个元素对应一个二分类的 SVM 模型。每个元素的 `model` 属性是训练好的 SVM 模型。