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：

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

回归算法：

treebagger：决策树回归和分类

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

数据预处理：

normalize：标准化数据
rescale：归一化数据范围

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。