高斯过程回归多元matlab

以下是使用高斯过程回归实现多元回归的Matlab代码示例：

% 加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
Y = data.Y;

% 定义高斯过程回归模型
meanfunc = @meanConst; % 均值函数
covfunc = @covSEard; % 协方差函数
likfunc = @likGauss; % 似然函数
hyp = struct('mean', [], 'cov', [0 0 0], 'lik', -1); % 初始化超参数

% 训练高斯过程回归模型
hyp = minimize(hyp, @gp, -100, @infGaussLik, meanfunc, covfunc, likfunc, X, Y);
[mu, s2] = gp(hyp, @infGaussLik, meanfunc, covfunc, likfunc, X, Y, X);

% 输出预测结果
disp('预测结果：');
disp(mu);

% 输出预测方差
disp('预测方差：');
disp(s2);

% 绘制预测结果图像
figure;
plot(Y, 'b');
hold on;
plot(mu, 'r');
legend('真实值', '预测值');

其中，`data.mat`是包含输入变量和输出变量的数据文件，`X`是输入变量矩阵，`Y`是输出变量向量。在定义高斯过程回归模型时，使用了常数均值函数和自适应长度尺度的SE协方差函数。在训练模型时，使用了负对数似然函数和最小化函数`minimize`。最后，输出了预测结果和预测方差，并绘制了预测结果图像。