标准化回归分析matlab

在 MATLAB 中进行标准化回归分析，可以使用 `fitlm` 函数来拟合线性模型，然后使用得到的模型进行预测和评估。标准化可以通过计算每个特征的均值和标准差来实现。

下面是一个示例代码，展示了如何在 MATLAB 中进行标准化回归分析：

% 假设你有一个包含自变量 X 和因变量 Y 的数据集

% 1. 标准化数据
meanX = mean(X);
stdX = std(X);
X_standardized = (X - meanX) / stdX;

meanY = mean(Y);
stdY = std(Y);
Y_standardized = (Y - meanY) / stdY;

% 2. 拟合线性模型
mdl = fitlm(X_standardized, Y_standardized);

% 3. 预测
X_new = [x1, x2, x3]; % 新的自变量值
X_new_standardized = (X_new - meanX) / stdX; % 标准化新的自变量值
Y_pred_standardized = predict(mdl, X_new_standardized);

% 4. 还原标准化值
Y_pred = Y_pred_standardized * stdY + meanY;

在上述代码中，首先计算了自变量 X 和因变量 Y 的均值和标准差。然后，对数据进行标准化处理，使每个特征具有零均值和单位方差。接下来，使用 `fitlm` 函数拟合线性模型。最后，可以使用拟合好的模型对新的自变量值进行预测，并将预测结果还原为原始的标准化值。

希望以上内容能帮助到你！如果有任何进一步的问题，请随时提问。