MATLAB 脚本文件 10000字
时间: 2023-05-27 22:03:54 浏览: 56
由于篇幅限制,以下为 MATLAB 脚本文件的主要部分,未包含所有代码:
%% 数据读取
clear all;
clc;
data = xlsread('data.xlsx');
X = data(:, 1:4); % 数据特征
y = data(:, 5); % 数据标签
%% 数据可视化
figure;
for i = 1:4
subplot(2, 2, i)
scatter(X(:, i), y, 'filled');
xlabel(sprintf('X%d', i));
ylabel('y');
end
%% 数据预处理
[m, n] = size(X); % m 为数据样本数,n 为特征数
% 特征缩放
X_mean = mean(X); % 计算每列的均值
X_std = std(X); % 计算每列的标准差
X_norm = (X - repmat(X_mean, m, 1)) ./ repmat(X_std, m, 1); % 特征缩放
% 添加偏置项
X_norm = [ones(m, 1), X_norm];
%% 模型训练
alpha = 0.01; % 学习速率
num_iters = 1000; % 迭代次数
theta = zeros(n+1, 1); % 初始化参数
% 梯度下降
for i = 1:num_iters
theta = theta - alpha * (X_norm' * (X_norm * theta - y)) / m;
end
%% 模型预测
X_test = [35, 3.5, 1.5, 0.25]; % 待预测样本
X_test_norm = (X_test - X_mean) ./ X_std; % 特征缩放
X_test_norm = [1, X_test_norm]; % 添加偏置项
y_pred = X_test_norm * theta; % 预测结果
disp(sprintf('待预测样本:%.2f, %.2f, %.2f, %.2f', X_test));
disp(sprintf('预测结果:%.2f', y_pred));
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)