matlab多元线性回归代码

以下是一个简单的Matlab多元线性回归代码示例：

% 导入数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1:2); % 输入变量
y = data(:, 3); % 输出变量

% 添加偏置项
m = length(y);
X = [ones(m, 1) X];

% 初始化参数
theta = zeros(3, 1);

% 设置学习率和迭代次数
alpha = 0.01;
iterations = 1500;

% 执行梯度下降算法
for i = 1:iterations
    % 计算梯度
    delta = (1/m) * X' * (X * theta - y);
    % 更新参数
    theta = theta - alpha * delta;
end

% 打印最终参数
fprintf('theta: %f %f %f\n', theta(1), theta(2), theta(3));

注意，在这个例子中，我们使用了梯度下降算法来最小化成本函数。您可以根据自己的需要选择不同的优化算法。还要注意，如果您的输入变量有多个特征，您需要对它们进行特征缩放和归一化，以确保算法的稳定性和收敛速度。