帮我写一个matlab线性度计算程序编写

当然，下面是一个简单的例子，展示如何在MATLAB中编写一个基本的线性回归模型并计算R^2（决定系数）以及调整后的R^2：

% 加载示例数据（这里假设有一个名为'data.csv'的数据集）
data = readtable('data.csv'); % 替换为你实际数据文件路径

% 提取特征变量（X）和目标变量（Y）
X = data(:, 1:end-1);   % 假设最后一列是目标变量
Y = data(:, end);

% 创建线性回归模型
model = fitlm(X, Y); 

% 计算R^2
r_squared = model.Rsquared.Ordinary; 
fprintf('R^2 (未经调整): %.4f\n', r_squared)

% 调整R^2（如果需要，你需要安装'fittype'包）
if isToolboxAvailable('Statistics and Machine Learning Toolbox')
    adj_r_squared = model.Rsquared.Adjusted;
    fprintf('Adjusted R^2: %.4f\n', adj_r_squared);
else
    fprintf('调整后的R^2计算需要 Statistics and Machine Learning Toolbox。\n');
end

这个程序首先加载数据，然后创建一个线性回归模型，并从模型对象中提取决定系数。如果安装了"Statistics and Machine Learning Toolbox"，还会计算调整后的R^2。