监督算法matlab

监督学习算法在MATLAB中是一类用于预测或分类任务的强大工具，通常基于给定输入数据及其标签（即已知结果）。MATLAB提供了一系列内置函数和工具箱支持监督学习：

1. **分类算法**：
- `fitcknn`：k近邻算法
- `svmtrain`：支持向量机训练
- `fitcsvm`：适用于线性和非线性分类的SVM模型
- `bagging`、`adaboost`：集成学习方法如随机森林和AdaBoost

2. **回归算法**：
- `treebagger`：决策树回归和分类

3. **神经网络**：
- `patternnet`：用于训练多层感知机
- `feedforwardnet`：更通用的前馈神经网络

4. **数据预处理**：
- `normalize`：标准化数据
- `rescale`：归一化数据范围

5. **交叉验证**：
- `crossvalind`：创建交叉验证索引
- `kfoldLoss`：计算K折交叉验证误差

在使用这些函数时，你需要准备训练数据集（输入特征矩阵X和对应的标签y），然后调用相应函数训练模型，并使用`predict`函数对新数据进行预测。