matlab逻辑回归实现

Matlab可以使用自带的分类器工具箱（Classification Toolbox）来实现逻辑回归。下面是一个简单的逻辑回归示例代码：

% 准备数据
load fisheriris
X = meas(:, 3:4);
Y = species;

% 创建逻辑回归模型
model = fitglm(X, Y, 'Distribution', 'binomial', 'link', 'logit');

% 预测新数据
newX = [5.1, 1.5; 6.0, 2.2];
predY = predict(model, newX);

% 可视化结果
gscatter(X(:,1), X(:,2), Y, 'rgb')
hold on
scatter(newX(:,1), newX(:,2), 100, 'k', 'filled')
text(newX(:,1)+0.1, newX(:,2)+0.1, predY, 'Color', 'k')

解释：

1. 准备数据：使用内置的鱼类数据集（Fisher's iris dataset），取其中的花瓣长度和宽度作为特征，品种作为标签。
2. 创建逻辑回归模型：使用`fitglm`函数，指定分布为二项分布（binomial），链接函数为逻辑函数（logit）。
3. 预测新数据：使用`predict`函数，将新数据输入模型，得到预测的标签。
4. 可视化结果：使用`gscatter`函数将原始数据可视化，使用`scatter`函数将新数据点标出，使用`text`函数将预测的标签显示在新数据点旁边。

注意：这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要进行数据预处理、交叉验证等步骤。