使用广义线性模型进行分类,并且画出不同类别的BIC示意图的matlab 程序

以下是一个使用广义线性模型进行二元分类的示例程序，并且绘制出不同类别的BIC示意图：

% 生成数据
rng(1); % 设置随机数种子
N = 100; % 样本数
X = [randn(N/2,2)+1; randn(N/2,2)-1]; % 特征
y = [ones(N/2,1); -ones(N/2,1)]; % 标签

% 训练广义线性模型
fitglm(X, y, 'Distribution', 'binomial')

% 画出不同类别的BIC示意图
BIC = zeros(10,10);
for p1 = 1:10
    for p2 = 1:10
        mdl = fitglm(X, y, 'Distribution', 'binomial', ...
            'Intercept', false, 'VarNames', {'x1', 'x2', 'y'}, ...
            'PredictorVars', {'x1', 'x2'}, ...
            'linear', 'quadratic', 'purequadratic', 'interaction', ...
            'poly', p1, p2);
        BIC(p1,p2) = mdl.ModelCriterion.BIC;
    end
end
imagesc(BIC)
xlabel('p2')
ylabel('p1')
colorbar

对于这个程序，你需要将数据放在 `X` 和 `y` 中，然后运行程序即可。程序将训练一个广义线性模型，并绘制出不同类别的BIC示意图。在这个示例中，我们使用了二元分类，所以标签 `y` 只包含两个类别。如果你希望使用多元分类，也可以使用 `fitglm` 函数，但需要将 `Distribution` 参数设置为 `multinomial`。