如何利用MATLAB的多变量线性回归技术进行房价预测？请结合提供的源码和具体操作步骤详细说明。

在MATLAB环境下进行多变量线性回归房价预测，你需要按照以下步骤进行：

参考资源链接：[MATLAB实现多变量线性回归房价预测源码](https://wenku.csdn.net/doc/81jmvnmbh8?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经安装了MATLAB并具备一定的使用经验。然后下载提供的源码包《MATLAB实现多变量线性回归房价预测源码》，并解压到一个工作目录中。

接下来，你可以根据源码中的README.md文件的指示，准备你的数据集。这通常涉及收集房屋的特征数据，如面积、位置、建筑年份等，并整理成MATLAB能够读取的格式（如CSV文件）。

数据预处理是多变量线性回归模型成功的关键。在MATLAB中打开Linear regression with multiple variables文件，该文件可能包含了数据预处理的函数和代码。你需要执行以下操作：

1. 加载数据集到MATLAB工作空间。
2. 检查数据集中的缺失值，必要时进行插值或删除。
3. 对特征进行标准化或归一化处理，以便模型能够更好地处理数据。
4. 划分数据集为训练集和测试集，通常比例为70%训练集，30%测试集。

在数据预处理完成后，你将进行模型的训练和预测。这可以通过调用fitlm函数或者使用自定义的多变量线性回归函数来实现。如果你使用的是自定义函数，你需要确保函数包含了线性模型的系数计算，残差分析等。例如：

% 假设X是特征矩阵，y是房价向量
mdl = fitlm(X, y);

这行代码会训练模型，并将拟合结果存储在mdl对象中。

然后，你可以使用训练好的模型进行预测：

% 假设testX是测试集的特征矩阵
predictedPrices = predict(mdl, testX);

最后，评估模型的性能。你可能需要计算模型的均方误差（MSE）、决定系数（R²）等指标，以确定模型的预测精度和泛化能力：

% 计算MSE
mse = mean((testY - predictedPrices).^2);
% 计算R²
rsquared = 1 - sum((testY - predictedPrices).^2) / sum((testY - mean(testY)).^2);

通过这些步骤，你将能够利用MATLAB进行多变量线性回归预测房价，并评估模型的效果。实践这些操作能够加深你对机器学习中线性回归方法的理解，并提高你使用MATLAB进行数据分析和建模的技能。

参考资源链接：[MATLAB实现多变量线性回归房价预测源码](https://wenku.csdn.net/doc/81jmvnmbh8?spm=1055.2569.3001.10343)