matlab数据挖掘实例

MATLAB是一种强大的数值计算工具，也常用于数据挖掘和机器学习任务。下面是一个简单的数据挖掘实例，我们将使用MATLAB的数据分析工具箱来进行分类算法的演示：

假设我们要对鸢尾花数据集（Iris dataset）进行预测，该数据集包含了150个样本，每个样本有四个特征（花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度、萼片宽度），目标变量是鸢尾花的种类。

1. 导入数据：使用`load`函数从MATLAB内置的数据集中加载数据，如`load fisheriris`。

2. 数据预处理：查看数据的前几行，检查是否有缺失值，并根据需要进行清洗和标准化处理。

3. 划分数据集：通常会将数据分为训练集和测试集，比如80%用于训练，20%用于测试。可以使用`cvpartition`进行划分。

4. 选择模型：例如使用决策树（`fitctree`）、支持向量机（`fitcsvm`）或神经网络（`patternnet`）等算法。

tree = fitctree(meas, species);
svmModel = fitcsvm(meas, species);

5. 训练模型：使用训练数据拟合模型。

6. 预测：利用训练好的模型对测试集进行预测。

7. 评估性能：使用如混淆矩阵（confusionmat）或交叉验证（crossval`)来评估模型的准确性和泛化能力。

predictedSpecies = predict(tree, measTest);
accuracy = sum(predictedSpecies == actualSpecies) / numel(actualSpecies);