MATLAB实现“一对一”多分类方法

function result=multiclassGP（trainXtrainYtestXsfellid）
% 该函数是基于one-vs-one方法的得到的处理多类问题的GP分类器
% trainX 训练样本的特征向量构成的n行m列矩阵，每一行是一个样本
% trainY 训练样本的标签构成的n行Q列矩阵，每一行对应一个样本，Q表示类别的个数，如果第i个样本属于第j类 则trainY（ij）=1且trainY（i:）中的其它元素都为-1
% testX 测试样本的特征向量构成的矩阵，每一行是一个样本
% sf ell分别表示协方差函数的参数 k（x^px^q） = sf^2 * exp（-（x^p - x^q）‘*inv（P）*（x^p -x^q）/2），where the P matrix is ell^2 times the unit matrix and sf^2 is the signal variance.
% id 后验概率分布逼近方法 取值 1、2、3分别对应 ‘infLaplace‘‘infEP‘‘infVB‘
% result预测结果
if nargin<=3sf = 1; ell = 0.5;  id=1; end; %如果没有输入参数 则采用默认参数值
[nm]=size（trainY）; %训练样本集中样本的个数以及类别的个数
taskY=zeros