高斯过程回归matlab代码

以下是一个简单的高斯过程回归的 MATLAB 代码，供您参考：

%% 数据准备
X = linspace(-5, 5, 25)';
Y = sin(X) + 0.1 * randn(size(X));

%% 构造高斯过程回归模型
meanfunc = @meanConst; hyp.mean = 0;
likfunc = @likGauss; hyp.lik = log(0.1);
covfunc = @covSEiso; ell = 1.0; sf = 1.0; hyp.cov = log([ell; sf]);

hyp = minimize(hyp, @gp, -100, @infExact, meanfunc, covfunc, likfunc, X, Y);

%% 预测新样本
xstar = linspace(-6, 6, 101)';
[mu, s2] = gp(hyp, @infExact, meanfunc, covfunc, likfunc, X, Y, xstar);

%% 显示结果
figure;
hold on;
plot(X, Y, 'ko', 'MarkerFaceColor', 'k');
plot(xstar, mu, 'b-', 'LineWidth', 2);
lower = mu - 2*sqrt(s2);
upper = mu + 2*sqrt(s2);
fill([xstar; flipud(xstar)], [lower; flipud(upper)], 'b', 'FaceAlpha', 0.1, 'EdgeColor', 'none');
xlabel('X');
ylabel('Y');
legend({'观测数据', '预测均值', '95% 可信区间'}, 'Location', 'northwest');

请注意，这只是一个简单的高斯过程回归示例代码，您需要根据自己的具体需求修改和定制相关功能。祝您好运！