利用matlab对已聚类分析后得到的四类数据利用最小二乘法进行测试集预测

以下是一个示例代码，假设你已经完成了聚类分析并准备好了测试集：

% 假设你已经将数据分为四类并准备好测试集
% 假设每个类的训练数据保存在一个单独的文件中，例如class1.mat, class2.mat, class3.mat, class4.mat

% 导入训练数据
data1 = load('class1.mat');
data2 = load('class2.mat');
data3 = load('class3.mat');
data4 = load('class4.mat');

% 将训练数据和标签合并到一个矩阵中
X_train = [data1.X; data2.X; data3.X; data4.X];
y_train = [data1.y; data2.y; data3.y; data4.y];

% 使用最小二乘法拟合多项式模型
degree = 2; % 假设多项式的次数为2
p = polyfit(X_train, y_train, degree);

% 假设你已经准备好测试集，保存在test_data.mat文件中
test_data = load('test_data.mat');

% 获取测试数据
X_test = test_data.X;

% 预测
y_pred = polyval(p, X_test);

% 输出预测结果
disp(y_pred);

在上面的代码中，`degree`是多项式的次数，`X`是特征矩阵，`y`是标签向量。`polyfit`函数返回一个系数向量`p`，可以用来计算多项式在给定点处的值。`polyval`函数使用系数向量`p`和测试数据`X_test`来预测标签`y_pred`。最后，我们将预测结果打印出来。