有序多分类logistic回归代码matlab

当使用MATLAB实现有序多分类logistic回归时，可以使用一对多（one-vs-all）的方法来处理。下面是一个简单的示例代码：

% 假设你已经有了训练数据 X 和标签 y
% X 是一个 m x n 的矩阵，其中 m 是样本数，n 是特征数
% y 是一个 m x 1 的向量，其中每个元素是类别的索引（从 1 到 K）

K = max(y); % 类别的总数

% 初始化参数
theta = zeros(n+1, K); % n+1 是为了包含偏置项

% 添加偏置项到特征矩阵 X
X = [ones(m, 1) X];

% 训练 K 个分类器
for k = 1:K
    % 将类别 k 的标签转换为二进制形式
    y_binary = (y == k);

    % 使用 fminunc 函数优化参数
    options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 100);
    [theta(:, k), ~] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y_binary)), theta(:, k), options);
end

% 定义代价函数
function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)
    m = size(X, 1); % 样本数
    n = size(X, 2); % 特征数

    h = sigmoid(X * theta); % 计算假设函数
    J = (-1/m) * sum(sum(y .* log(h) + (1 - y) .* log(1 - h))); % 计算代价函数

    grad = (1/m) * X' * (h - y); % 计算梯度
end

% sigmoid 函数
function g = sigmoid(z)
    g = 1 ./ (1 + exp(-z));
end

这段代码实现了使用one-vs-all方法进行有序多分类logistic回归的训练。其中，`costFunction` 函数计算代价函数和梯度，`sigmoid` 函数实现了sigmoid函数的计算。

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能需要根据实际情况进行调整和改进。