如何在MATLAB环境中利用多变量线性回归技术进行房价预测？请提供详细的步骤和MATLAB代码。

在MATLAB环境中实现多变量线性回归房价预测，首先需要掌握相关概念和方法，然后按照以下步骤进行操作：

参考资源链接：[MATLAB实现多变量线性回归房价预测源码](https://wenku.csdn.net/doc/81jmvnmbh8?spm=1055.2569.3001.10343)

步骤一：数据准备
- 收集包含多个特征的房价数据集，例如房屋面积、位置评分、建筑年份等。
- 确保数据集中的特征值和目标变量（房价）都已加载到MATLAB工作空间中。

步骤二：数据预处理
- 检查数据集中是否有缺失值或异常值，并进行适当处理。
- 对数据进行标准化处理，确保每个特征的尺度一致，以便模型能够平等地学习每个特征。

步骤三：模型建立
- 使用MATLAB内置函数fitlm来拟合多变量线性回归模型。例如：

      data = load('housing_data.mat'); % 加载数据
      X = data.features; % 特征矩阵
      Y = data.prices; % 目标变量（房价）
      model = fitlm(X, Y); % 拟合模型

- 如果需要自定义模型，可以通过最小二乘法计算回归系数。

步骤四：模型评估与诊断
- 使用model对象提供的方法检查模型的统计显著性和拟合优度，例如查看R²、F统计量、p值等。
- 通过可视化残差来诊断模型是否满足线性回归的假设。

步骤五：预测
- 使用拟合好的模型对新的房屋特征数据进行预测，例如：

      newHouse = [1500, 90, 2000]; % 新房屋的特征向量
      predictedPrice = model.predict(newHouse); % 预测房价

通过以上步骤，你可以在MATLAB环境中完成多变量线性回归的房价预测。为了更深入理解这一过程，建议参考《MATLAB实现多变量线性回归房价预测源码》资源包中的具体代码和示例。该资源包不仅提供了完整的实现代码，还包含了详细的注释和说明，帮助你快速掌握如何使用MATLAB进行机器学习实验和数据分析。

参考资源链接：[MATLAB实现多变量线性回归房价预测源码](https://wenku.csdn.net/doc/81jmvnmbh8?spm=1055.2569.3001.10343)