局部加权线性回归预测案例鲍鱼年龄matlab

您可以使用局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，简称LWLR）来预测鲍鱼年龄。下面是一个使用MATLAB实现的案例示例：

% 加载数据
data = load('abalone.csv');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);

% 定义局部加权线性回归函数
function theta = lwlr(X_train, y_train, x, tau)
    m = size(X_train, 1);
    weights = exp(-sum((X_train - x).^2, 2) / (2 * tau^2)); % 计算权重
    W = diag(weights); % 构建权重矩阵
    X_train = [ones(m, 1), X_train]; % 添加偏置项
    theta = pinv(X_train' * W * X_train) * X_train' * W * y_train; % 计算参数
end

% 设置参数
tau = 0.1; % tau值越小，考虑的样本越少，模型越复杂；tau值越大，考虑的样本越多，模型越简单

% 预测鲍鱼年龄
x = [0.455, 0.365, 0.095, 0.514, 0.224, 0.101, 0.15]; % 样本特征值
y_pred = lwlr(X, y, x, tau); % 预测年龄

disp(['预测年龄：', num2str(y_pred)]);

上述代码中，首先从`abalone.csv`文件中加载数据，其中最后一列是鲍鱼的年龄，其余列是鲍鱼的特征。然后定义了一个`lwlr`函数来实现局部加权线性回归，该函数接受训练集特征值`X_train`、训练集标签值`y_train`、待预测样本特征值`x`以及`tau`值作为输入，返回预测的年龄值。在`lwlr`函数内部，首先计算出每个训练样本与待预测样本之间的距离，然后根据距离计算出权重，构建权重矩阵，并利用加权最小二乘法计算出模型参数。最后，使用预测函数对指定样本特征值进行预测，并输出预测结果。

请注意，上述代码仅为示例，实际应用中可能需要对数据进行预处理、设置适当的`tau`值以及进行模型评估等。