matlab 机器学习分布检验代码

在Matlab中，可以使用`kstest2`函数进行两个样本的分布检验，该函数使用Kolmogorov-Smirnov检验方法进行分布检验。

以下是一个简单的Matlab机器学习分布检验的示例代码：

% 生成两个数据集，分别来自不同的分布
data1 = normrnd(0, 1, 100, 1);
data2 = normrnd(1, 1, 100, 1);

% 进行分布检验
[h, p, ks2stat] = kstest2(data1, data2);

% 输出检验结果
if h == 1
    fprintf('两个数据集来自不同的分布。\n');
else
    fprintf('两个数据集来自同一分布。\n');
end

在以上代码中，我们首先生成了两个数据集`data1`和`data2`，分别来自均值为0和1的正态分布。然后，我们使用`kstest2`函数进行分布检验，并输出检验结果。

需要注意的是，分布检验的结果不一定完全准确，因此在实际应用中，需要结合其他方法进行分析和判断。