监督算法matlab
时间: 2024-12-19 11:12:53 浏览: 25
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。
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