matlab中常见二分类

在MATLAB中，常见的二分类问题通常涉及使用机器学习算法对数据进行划分，比如区分两个类别。以下是一些常见的二分类方法：

1. **逻辑回归** (Logistic Regression): 这是最基础的二分类模型之一，通过sigmoid函数将线性结果映射到0-1之间，判断样本属于哪一类。

2. **支持向量机** (SVM, Support Vector Machine): SVM寻找最优超平面来分割两个类别，同时最大化边距，对于非线性数据可以使用核函数转换数据。

3. **决策树** (Decision Tree) 或者 **随机森林** (Random Forest): 利用树结构进行决策，每个节点代表特征，分支表示条件，可用于简单或复杂的分类任务。

4. **神经网络** (Neural Network): 特别是深度学习中的 **卷积神经网络** (CNN) 和 **循环神经网络** (RNN) 用于图像识别和序列分析等场景。

5. **K近邻** (K-Nearest Neighbors, KNN): 根据样本之间的距离判断新数据点所属类别。

6. **朴素贝叶斯分类器** (Naive Bayes Classifier): 基于贝叶斯定理和特征独立假设，计算后验概率进行分类。

使用MATLAB时，可以利用其内置的`fitcsvm`, `fitctree`, `fitrsvm`, `patternnet`等函数来进行上述模型的训练和评估。同时，也有许多工具箱，如Statistical and Machine Learning Toolbox，提供了丰富的分类工具和可视化功能。