写一个简单的线性回归的matlab的代码
时间: 2023-02-12 17:43:45 浏览: 69
这是一个简单的线性回归的 matlab 代码:
```matlab
% 读取训练数据
X = [1 2 3 4]; % 自变量
Y = [2 4 6 8]; % 因变量
% 求解参数
theta = [0; 0]; % 初始化参数
alpha = 0.01; % 学习率
num_iters = 1000; % 迭代次数
for i = 1:num_iters
% 计算预测值
predictions = X * theta;
% 计算损失
J = 1/(2*m)*sum((predictions-Y).^2);
% 更新参数
theta = theta - alpha * (1/m) * X' * (predictions - Y);
end
```
请注意,这只是一个简单的线性回归示例,并没有考虑正则化和其他因素。
相关问题
写一个稳健线性回归的matlab代码
以下是一个稳健线性回归的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 加载数据
load('data.mat');
x = data(:,1);
y = data(:,2);
% 设置参数
numIter = 50; % 迭代次数
epsilon = 1e-4; % 收敛标准
thresh = 1.5; % 阈值
% 初始化参数
theta0 = [0;0];
S = median(abs(y-median(y)));
w = ones(length(x),1); % 初始权重为1
% 迭代计算
for i = 1:numIter
theta = (x'*(diag(w)*x))\(x'*(diag(w)*y));
resid = y - x*theta;
r = abs(resid/S);
w = (r<thresh).*((1-(r/thresh).^2).^2);
if norm(theta-theta0)<epsilon
break;
end
theta0 = theta;
end
% 输出结果
fprintf('theta1 = %f, theta2 = %f\n',theta(1),theta(2));
plot(x,y,'o');
hold on;
plot(x,x*theta);
```
在这个代码中,我们使用了一种称为 Huber 加权的方法来计算权重,它可以减少异常值对回归结果的影响。在每次迭代中,我们根据当前的权重计算回归系数,并根据残差大小调整权重,直到收敛为止。最终,我们输出回归系数并绘制回归线。
一元线性回归matlab代码
一元线性回归的MATLAB代码可以使用以下方式实现:
```matlab
% 导入数据
data = load('data.txt');
x = data(:, 1); % 提取自变量 x 的数据
y = data(:, 4); % 提取因变量 y 的数据
% 计算均值
xmean = mean(x);
ymean = mean(y);
% 计算回归系数
m = sum((x - xmean) .* (y - ymean)) / sum((x - xmean).^2);
b = ymean - m * xmean;
% 输出结果
disp(['回归系数 m = ', num2str(m)]);
disp(['y-截距 b = ', num2str(b)]);
```
这段代码首先导入数据,然后计算自变量 x 和因变量 y 的均值。接下来,利用公式计算回归系数 m 和 y-截距 b。最后,输出结果显示回归系数和 y-截距。
请注意,这段代码是针对一元线性回归的情况,即只有一个自变量。如果需要进行多元线性回归,可以使用多元线性回归的代码段进行实现。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [(MATLAB)一元线性回归和多元线性回归](https://blog.csdn.net/weixin_45727931/article/details/108276021)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [matlab一元线性回归函数](https://blog.csdn.net/y632481222/article/details/129271295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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