如何使用代码在matlab中实现此文档

要在 MATLAB 中实现《Homework problem.doc》中的疾病识别任务，可以按照以下步骤进行：

### 1. 数据预处理
- **加载数据**：读取训练和测试数据集。
- **数据清洗**：检查并处理缺失值、异常值等。
- **特征标准化**：对数值特征进行标准化，以便不同量纲的特征在同一尺度上。

### 2. 模型选择与训练
- **选择分类方法**：至少选择两种不同的分类算法（例如逻辑回归、支持向量机）。
- **模型训练**：使用训练数据集训练选定的分类器。

### 3. 模型验证
- **交叉验证**：使用 k 折交叉验证评估模型性能。
- **性能指标**：计算准确率、精确率、召回率等性能指标。

### 4. 预测与评估
- **预测测试数据**：使用训练好的模型对测试数据集进行预测。
- **结果评估**：计算测试数据集的分类准确率，并输出结果。

以下是具体的 MATLAB 代码示例：

% 加载数据
trainData = readtable('train_data.xlsx');
testData = readtable('test_data.xlsx');

% 数据预处理
% 处理缺失值
trainData = rmmissing(trainData);
testData = rmmissing(testData);

% 特征标准化
trainData{:, 1:end-1} = zscore(trainData{:, 1:end-1});
testData{:, 1:end-1} = zscore(testData{:, 1:end-1});

% 提取特征和标签
X_train = trainData{:, 1:end-1};
Y_train = trainData.Y;
X_test = testData{:, 1:end-1};

% 选择分类方法
% 方法1: 逻辑回归
logisticModel = fitglm(X_train, Y_train, 'Distribution', 'binomial');

% 方法2: 支持向量机
svmModel = fitcsvm(X_train, Y_train);

% 模型验证
cvLogistic = crossval(logisticModel, 'KFold', 5);
cvSVM = crossval(svmModel, 'KFold', 5);

% 计算交叉验证准确性
logisticAccuracy = mean(kfoldLoss(cvLogistic));
svmAccuracy = mean(kfoldLoss(cvSVM));

disp(['逻辑回归交叉验证准确性: ', num2str(logisticAccuracy)]);
disp(['支持向量机交叉验证准确性: ', num2str(svmAccuracy)]);

% 预测测试数据
Y_pred_logistic = predict(logisticModel, X_test);
Y_pred_svm = predict(svmModel, X_test);

% 计算测试数据的分类准确率
logisticTestAccuracy = sum(Y_pred_logistic == testData.Y) / numel(testData.Y);
svmTestAccuracy = sum(Y_pred_svm == testData.Y) / numel(testData.Y);

disp(['逻辑回归测试数据准确性: ', num2str(logisticTestAccuracy)]);
disp(['支持向量机测试数据准确性: ', num2str(svmTestAccuracy)]);

### 总结
以上代码实现了从数据加载、预处理、模型训练、验证到测试的完整流程。通过比较不同模型的性能，可以选择最佳的分类器用于疾病识别任务。希望这对你完成作业有所帮助！