克里金代理模型matlab代码

克里金(Kriging)代理模型是一种空间统计建模技术，常用于地理信息系统(GIS)和机器学习领域，尤其在缺失数据的情况下预测连续变量。在MATLAB中，可以使用`gstat`函数库或者一些专门的GIS工具箱，如`GeoDa`来进行克里金插值。

以下是一个简单的克里金代理模型在MATLAB中的基础示例：

% 导入所需的包
addpath('C:\path\to\geostatistics\toolbox'); % 更改为你的geostatistics toolbox路径

% 假设你有一个带缺失值的数据集 'data.csv'
data = readmatrix('data.csv');

% 定义地理位置矩阵 (x,y)
locations = data(:,1:2); % 假设前两列是经纬度坐标

% 将其他特征视为条件变量 (covariates)
condition_variables = data(:,3:end);

% 创建克里金模型
krigModel = kriging(locations, condition_variables, 'type', 'ordinary', 'missings', 'no-data');

% 使用模型进行插值预测
predicted_values = predict(krigModel, locations);

% 可视化结果
figure;
geoshow(locations, 'DisplayType', 'point');
hold on;
geoshow(predicted_values, 'FaceColor', 'red', 'MarkerSize', 5);

这只是一个基本的流程，实际应用中可能需要更复杂的设置，比如选择合适的核函数、处理缺失值和异常值等。记得替换上述代码中的文件路径和数据结构。