用matlab写一段自变量为x1、x2、x3与因变量y的岭回归代码

假设已经有了数据矩阵X和响应变量向量y，岭回归的代码如下：

% 岭回归代码
lambda = 0.1; % 岭参数
n = size(X,1); % 样本数
p = size(X,2); % 自变量个数
X_centered = X - repmat(mean(X),n,1); % 中心化
w_ridge = (X_centered'*X_centered + lambda*eye(p)) \ (X_centered'*y); % 计算系数向量
y_pred = X_centered*w_ridge; % 预测响应变量

% 可视化结果
figure;
plot(y,'b','LineWidth',2); % 真实响应变量
hold on;
plot(y_pred,'r--','LineWidth',2); % 预测响应变量
legend('真实值','预测值');
xlabel('样本'); ylabel('响应变量');

其中，lambda是岭参数，n和p分别为样本数和自变量个数，X_centered是中心化后的自变量矩阵，w_ridge是岭回归的系数向量，y_pred是预测的响应变量。可视化结果可以帮助我们了解岭回归的效果。