机器学习matlab分类算法

在MATLAB中，有许多机器学习分类算法可供选择。以下是一些常用的分类算法：

1. 支持向量机（SVM）：SVM是一种二进制分类算法，通过找到一个最优超平面来实现分类。MATLAB中的SVM工具箱提供了用于训练和评估SVM模型的函数。

2. k最近邻（kNN）：kNN算法根据输入样本的邻居来进行分类。MATLAB中的ClassificationKNN对象提供了实现kNN算法的功能。

3. 决策树：决策树是一种基于特征值的树状结构，用于实现分类和回归任务。MATLAB中的ClassificationTree对象提供了建立和评估决策树模型的功能。

4. 随机森林：随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。MATLAB中的TreeBagger对象提供了实现随机森林算法的功能。

5. 朴素贝叶斯：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法。MATLAB中的ClassificationNaiveBayes对象提供了实现朴素贝叶斯算法的功能。

这只是一小部分常见的分类算法，MATLAB还提供了其他许多机器学习算法和工具箱，可以根据具体需求选择适合的算法。