matlab泰坦尼克

Matlab泰坦尼克是一个基于Matlab编程语言的项目，旨在通过分析泰坦尼克号的乘客数据，探索与预测乘客生存率之间的关系。该项目通常用于教学和学术研究，以帮助学习者理解数据分析和机器学习的基本概念。

在Matlab泰坦尼克项目中，你可以使用Matlab编写代码来加载和处理泰坦尼克号的乘客数据集，进行数据清洗和特征工程，然后使用各种机器学习算法进行模型训练和预测。通过分析乘客的特征（如性别、年龄、船票等级等），你可以尝试预测乘客是否生存下来。

这个项目可以帮助你学习如何使用Matlab进行数据处理、特征工程和机器学习建模。同时，它也提供了一个实际的案例来理解数据分析和预测建模的过程。

相关问题

matlab 泰坦尼克

### 使用 MATLAB 进行泰坦尼克号数据集分析

为了在 MATLAB 中处理和分析泰坦尼克号数据集，可以采用一系列类似于 Python 的工作流程。下面展示了如何导入、探索以及可视化该数据集。

#### 导入数据
首先安装必要的工具箱并加载 CSV 文件：

% 设置当前文件夹路径至包含 Titanic 数据的位置
dataFolder = 'C:\path\to\titanic_dataset';
trainFile = fullfile(dataFolder, 'titanic_train.csv');
testFile = fullfile(dataFolder, 'titanic_test.csv');

% 读取训练集与测试集CSV文件为表格数组
opts = detectImportOptions(trainFile);
trainData = readtable(trainFile, opts);

optsTest = detectImportOptions(testFile);
testData = readtable(testFile, optsTest);

#### 查看前几行记录
了解所载入的数据结构及其内容概览非常重要：

head(trainData)
summary(trainData)

#### 探索性数据分析 (EDA)

##### 绘制存活状态分布柱状图
通过简单的统计图形来观察乘客是否幸存的比例差异：

figure;
histogram(categorical(trainData.Survived), ...
    'BinWidth', 0.5, ...
    'DisplayStyle','bar',...
    'Normalization','probability',...
    'FaceColor',[77 169 255]./255,...
    'EdgeColor','k');
title('Survival Distribution Among Passengers')
xlabel('Survived?')
ylabel('Proportion of Total')
xticks([0 1])
xticklabels({'No' 'Yes'})

##### 年龄缺失值填充及年龄分组展示
针对 `Age` 列存在大量 NaN 值的情况，可以通过均值填补或更复杂的策略解决；这里简单地用中位数代替，并按年龄段划分显示其频率：

ageMedian = median(trainData.Age,'omitnan'); % 计算非空 Age 的中位数值
trainData.Age(isnan(trainData.Age))= ageMedian; % 替换NaNs

edges = [0:10:80 Inf]; % 定义区间边界
counts = histcounts(trainData.Age, edges); % 获取各区间人数计数
width = diff(edges(1:end-1)); % 区间宽度计算
centerPoints = edges(1:end-1)+width./2;

figure();
bar(centerPoints, counts, width, 'FaceColor',[77 169 255]/255);
hold on;
for i = 1:length(counts)
    text(centerPoints(i), counts(i)+max(counts)*0.01, num2str(counts(i)),...
        'HorizontalAlignment','center',...
        'VerticalAlignment','bottom',...
        'FontSize',8);
end
title('Passenger Ages Grouped by Decade Intervals')
xlabel('Age Groups')
ylabel('Number of Passengers')
set(gca,'XTickLabel',{'<10';'10-19';'20-29';'30-39';'40-49';'50-59';'>=60'});

##### 生还率与其他因素关系探究——堆叠条形图
利用 Seaborn 风格的堆叠条形图比较不同舱级下生还与否的人群构成比例：

pClassVsSurviveCounts = varfun(@sum, trainData(:,{'Pclass','Survived'}),...
    'InputVariables', {'Survived'},...
    'GroupingVariable', 'Pclass');

figure;
b = bar(pClassVsSurviveCounts.GroupCount, 'stacked');
colormap(summer(length(b)));
legend(findobj(gcf,'Type','patch'),'Location','northwestoutside');
title('Comparison Between Passenger Class and Survival Status')
xlabel('Ticket Class Level')
ylabel('Frequency Count')

以上代码片段提供了从基本设置到高级可视化的全面指南，在 MATLAB 环境内完成对泰坦尼克号历史事件背后隐藏模式的有效挖掘[^1]。

matlab泰坦尼克号幸存者预测贝叶斯

### 使用MATLAB实现泰坦尼克号幸存者预测的贝叶斯分类器

#### 数据预处理
为了构建有效的贝叶斯分类器，数据集中的缺失值和类别型变量需要被妥善处理。对于缺失的数据可以采用均值填充或是删除含有缺失值的记录；而类别型特征则应转换成数值形式以便于计算。

% 假设 'titanicData' 是已加载到工作区的一个表格数组
% 处理缺失年龄值的一种方式是用平均数代替它们
meanAge = mean(titanicData.Age, 'omitnan');
titanicData.Age(isnan(titanicData.Age)) = meanAge;

% 将性别编码为二进制向量 (0=Female; 1=Male)
genderDummies = grp2idx(titanicData.Sex);

#### 构建朴素贝叶斯模型
利用 `fitcnb` 函数来训练一个基于高斯分布假设下的朴素贝叶斯分类器。此函数会自动估计先验概率以及各类别的条件密度参数[^1]。

% 定义用于训练的自变量（X）与因变量（Y）
predictors = ["Pclass", "Sex", "Age"];
responseVarName = "Survived";

% 创建输入矩阵 X 和目标向量 Y
X = table2array(selectvars(titanicData, predictors));
Y = titanicData.(responseVarName);

% 训练朴素贝叶斯分类器
nbModel = fitcnb(X,Y,'CategoricalPredictors',[false true false]);

#### 预测性能评估
通过交叉验证的方法测试所建立模型的表现情况，并绘制混淆矩阵以直观展示分类效果。

% 执行十折交叉验证并获取预测标签
cvFolds = crossvalind('Kfold', size(X,1), 10);
predictedLabels = zeros(size(Y));

for i = unique(cvFolds)'
    testIdx = cvFolds == i;
    trainIdx = ~testIdx;
    
    % 在当前折叠上重新拟合模型
    nbFoldModel = fitcnb(X(trainIdx,:), Y(trainIdx));
    
    % 对保留下来的样本做预测
    predictedLabels(testIdx) = predict(nbFoldModel,X(testIdx,:));
end

% 绘制混淆矩阵图
confusionchart([num2cell(double(Y)), num2cell(predictedLabels)]);