matlab 归类模型

在MATLAB中，归类模型通常用于监督学习任务，如分类问题，目的是将数据分为预定义的类别。MATLAB提供了一系列函数和工具箱，如`fitcecoc`, `fitcknn`, `svmtrain`, 和 `classificationTree` 等，来创建和训练各种类型的分类模型。

1. **支持向量机 (SVM)**：`svmtrain`函数用于构建基于间隔最大化的SVM分类器。它适用于线性和非线性分类问题。

2. **决策树**：`fitctree`函数可以创建决策树模型，这是一种基于特征值划分数据集的方式。

3. **k近邻 (KNN)**：`fitcknn`用于构建基于实例的KNN分类器，即通过查找最近邻居来预测新样本的类别。

4. **集成方法**：`fitensemble`可以组合多个基础分类器形成集成模型，如随机森林（`baggingClassifier`）或AdaBoost（`adaboostM1`）。

5. **神经网络**：MATLAB的`patternnet`或更现代的`feedforwardnet`可用于创建深度神经网络进行分类。

当你使用这些工具时，通常需要先准备数据（预处理、特征选择），然后选择合适的算法，设置模型参数，最后用`crossval`或`validate`函数评估模型性能并调整优化。