广义线性模型matlab 程序

以下是一个广义线性模型（GLM）的 Matlab 程序示例：

首先，我们需要准备数据，包括自变量 X 和因变量 Y。这里我们使用 Matlab 内置的数据集 carbig：

load carbig
X = [Displacement Horsepower Weight];
Y = MPG;

接下来，我们可以使用 fitglm 函数拟合 GLM 模型。这里我们使用正态分布作为误差分布，指定模型为：

$Y = \beta_1 + \beta_2 X_1 + \beta_3 X_2 + \beta_4 X_3 + \epsilon$

其中，$\epsilon$ 是正态分布误差项。代码如下：

glm = fitglm(X, Y, 'linear', 'Distribution', 'normal')

我们还可以通过 summary 函数查看模型的拟合结果和统计信息：

summary(glm)

最后，我们可以使用 predict 函数对新的自变量进行预测：

newX = [200 100 3000];
predict(glm, newX)

这将返回一个预测值，表示当 Displacement 为 200、Horsepower 为 100、Weight 为 3000 时，对应的 MPG 预测值。

相关问题

matlab 广义线性模型聚类程序

可以使用MATLAB中的“Generalized Linear Mixed Models”（广义线性混合模型）来进行聚类分析。这个工具箱提供了一种基于最大似然估计的方法来估计模型参数，可以用于聚类分析、分类、回归、生存分析等多个领域。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用GLMM进行聚类分析：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 创建GLMM模型
glme = fitglme(data, 'y ~ x1 + x2 + x3 + (1|group)', 'Distribution', 'normal', 'Link', 'identity');

% 预测每个数据点属于哪个聚类
y_pred = predict(glme, data);

% 对预测结果进行聚类
idx = kmeans(y_pred, 3);

% 可视化聚类结果
scatter3(data.x1, data.x2, data.x3, 10, idx, 'filled');
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('x3');

这个示例代码假设数据已经保存在"data.csv"文件中，并且包含三个自变量"x1"、"x2"、"x3"和一个因变量"y"。代码首先使用"fitglme"函数创建一个GLMM模型，其中"y ~ x1 + x2 + x3"表示因变量"y"可以由自变量"x1"、"x2"、"x3"线性组合得到，"(1|group)"表示每个数据点属于一个"group"，这个"group"是一个随机效应。然后使用"predict"函数预测每个数据点的响应值，最后使用"kmeans"函数对预测结果进行聚类。

使用广义线性模型方法进行聚类的Matlab程序

以下是一个基于 Matlab 的广义线性模型聚类程序的示例：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');
x = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);

% 拟合广义线性模型
model = fitglm(x, y, 'Distribution', 'binomial', 'Link', 'logit');

% 提取系数矩阵
coef = model.Coefficients.Estimate;

% 计算距离矩阵
dist = pdist(coef);

% 进行聚类
clusters = linkage(dist, 'ward');
dendrogram(clusters);

% 提取聚类结果
num_clusters = 3;
idx = cluster(clusters, 'maxclust', num_clusters);

% 可视化聚类结果
scatter3(x(:, 1), x(:, 2), x(:, 3), [], idx, 'filled');
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('x3');

其中，`data.csv` 是用于聚类的数据集，`x` 是自变量矩阵，`y` 是因变量向量。`fitglm` 函数用于拟合广义线性模型，其中 `Distribution` 参数指定分布类型，`Link` 参数指定连接函数。`pdist` 函数用于计算距离矩阵，`linkage` 函数用于进行聚类，`cluster` 函数用于提取聚类结果。最后，使用 `scatter3` 函数可视化聚类结果。