svmtrain和fitcsvm对照

### 回答1：
svmtrain和fitcsvm都是支持向量机（SVM）分类器的训练函数，但它们的使用方式略有不同。

svmtrain是MATLAB中的函数，用于训练线性和非线性SVM分类器。它需要手动设置SVM参数，如核函数类型、惩罚因子等。svmtrain还可以用于多类别分类问题，但需要使用一对多（one-vs-all）策略。

fitcsvm是MATLAB中的新函数，也用于训练SVM分类器。与svmtrain不同，fitcsvm可以自动选择最佳的SVM参数，以达到最佳分类效果。fitcsvm还支持交叉验证和网格搜索来优化SVM参数。与svmtrain一样，fitcsvm也可以用于多类别分类问题，但使用的是一对一（one-vs-one）策略。

总之，svmtrain需要手动设置SVM参数，而fitcsvm可以自动选择最佳参数。两者都可以用于多类别分类问题，但使用不同的策略。

### 回答2：
svmtrain和fitcsvm都是MATLAB中用于支持向量机（SVM）分类问题的函数。svmtrain是早期版本的函数，而fitcsvm是较新版本中的改进版本。

首先，svmtrain需要将数据划分为训练集和测试集，并且需要手动处理缺失值和异常情况。它还需要在模型训练期间手动选择惩罚系数和核函数类型。相比之下，fitcsvm具有更方便的数据预处理功能，并且在训练期间自动选择最佳的惩罚系数和核函数类型。这些改进显著减少了手动调优和错误操作的可能性。

其次，fitcsvm支持并行计算和矩阵运算，因此对于大型数据集而言，其计算速度更快。

最后，fitcsvm支持多种SVM分类器模型，包括二元分类器、多元分类器和回归器。这些模型可以通过调整模型属性来进一步定制，例如使用自定义内核函数。

综上所述，fitcsvm相比svmtrain具有更好的数据预处理、速度和拓展性能。在新版本中，fitcsvm也取代了svmtrain成为MATLAB中SVM分类问题的首选函数。

### 回答3：
SVMTrain和Fitcsvm是两种常用的支持向量机模型训练函数。两种函数的主要区别在于它们适用的输入格式和实现方式。

SVMTrain是MATLAB中最基础的支持向量机模型训练函数，需要手动构造输出变量Y和输入变量X的矩阵，其中输入变量每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。如果是二分类问题，则输出变量Y是一个有两列的矩阵，第一列是分类标签，第二列是权重。如果是多分类问题，则输出变量Y是一个有类别数+1列的矩阵，其中最后一列是样本的权重。SVMTrain需要手动设置超参数码，对于不同的问题需要不同的调参策略。

Fitcsvm是MATLAB中近期新添加的支持向量机模型训练函数。Fitcsvm可以直接利用MATLAB中的表格格式输入数据，省去了转换输入数据的步骤。Fitcsvm的输出变量与SVMTrain类似，也是一个有类别数+1列的矩阵，其中最后一列是样本的权重。但是，Fitcsvm在选择超参数时可以直接利用MATLAB提供的超参数优化函数，自动选择最优超参数组合，可以大大简化模型调参的工作量。

总之，SVMTrain和Fitcsvm适用于不同的数据格式和调参策略。如果数据格式较为简单，不需要进行数据预处理，且对于调参非常自信，可以选择使用SVMTrain。如果数据格式较复杂，需要进行大量的数据预处理操作，或者对于调参不是很有把握，可以选择使用Fitcsvm。在不同的应用场景中，选择不同的支持向量机模型训练函数可以更加高效地完成不同的任务。