用matlab把excel表格里的数据使用穷举搜索方法找到两个最佳的预测变量对的代码怎么写
时间: 2024-02-06 21:10:41 浏览: 30
以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,可以使用穷举搜索方法找到两个最佳的预测变量对。
首先,读取 Excel 表格数据并存储在 MATLAB 中:
```
data = xlsread('data.xlsx'); % 读取 Excel 表格数据
x = data(:, 1:end-1); % 提取自变量数据
y = data(:, end); % 提取因变量数据
```
然后,计算所有可能的预测变量对的相关系数:
```
[n, m] = size(x);
corr_matrix = zeros(m, m);
for i = 1:m
for j = 1:m
corr_matrix(i, j) = corr(x(:, i), x(:, j));
end
end
```
接下来,使用嵌套循环遍历所有可能的预测变量对,并计算它们的线性回归模型的误差:
```
min_error = inf;
best_pair = [0, 0];
for i = 1:m
for j = i+1:m
X = [ones(n, 1), x(:, i), x(:, j)]; % 构造线性回归模型的设计矩阵
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X); % 计算线性回归模型的参数和统计信息
error = stats(2); % 提取线性回归模型的均方误差
if error < min_error
min_error = error;
best_pair = [i, j];
end
end
end
```
最后,输出找到的最佳预测变量对的列号和其对应的均方误差:
```
disp(['Best pair: ', num2str(best_pair), ', Error: ', num2str(min_error)]);
```
完整的 MATLAB 代码如下:
```
data = xlsread('data.xlsx'); % 读取 Excel 表格数据
x = data(:, 1:end-1); % 提取自变量数据
y = data(:, end); % 提取因变量数据
[n, m] = size(x);
corr_matrix = zeros(m, m);
for i = 1:m
for j = 1:m
corr_matrix(i, j) = corr(x(:, i), x(:, j));
end
end
min_error = inf;
best_pair = [0, 0];
for i = 1:m
for j = i+1:m
X = [ones(n, 1), x(:, i), x(:, j)]; % 构造线性回归模型的设计矩阵
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X); % 计算线性回归模型的参数和统计信息
error = stats(2); % 提取线性回归模型的均方误差
if error < min_error
min_error = error;
best_pair = [i, j];
end
end
end
disp(['Best pair: ', num2str(best_pair), ', Error: ', num2str(min_error)]);
```