matlab有监督学习代码

MATLAB（矩阵实验室）是一个强大的数值计算和可视化环境，也常用于机器学习中的数据处理和模型构建。在有监督学习中，常见的任务包括分类和回归。以下是一个简单的例子，展示如何用MATLAB进行线性回归（一种监督学习方法）：

% 导入样本数据（假设为CSV文件）
data = readtable('your_data.csv'); % 替换为你实际的数据文件名

% 分割数据集为特征（X）和目标变量（Y）
X = data(:, 1:end-1); % 假设最后一列是目标值
Y = data(:, end);

% 数据预处理（如归一化或标准化）
[X, mu, sigma] = zscore(X); % 对特征进行z-score标准化

% 创建线性回归模型
model = fitlm(X, Y); 

% 训练模型
model = train(model, X, Y);

% 预测新数据
new_data = ...; % 新输入数据
predicted_Y = predict(model, new_data);

% 查看模型性能
disp(['R-squared: ', num2str(model.Rsquared.Ordinary)]);

%