响应面进行4维函数回归 matlab举例

假设我们要进行4维函数回归，数据集包含4个自变量x1、x2、x3、x4和一个因变量y。我们可以使用响应面方法对这些数据进行建模，以预测y的值。

以下是一个简单的matlab示例代码，用于进行4维函数回归：

% 定义自变量和因变量
x1 = [1, 2, 3, 4, 5];
x2 = [1, 2, 3, 4, 5];
x3 = [1, 2, 3, 4, 5];
x4 = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [7, 13, 21, 31, 43];

% 创建响应面模型
mdl = fitlm([x1', x2', x3', x4'], y', 'quadratic');

% 生成预测数据
[X1, X2, X3, X4] = ndgrid(1:5, 1:5, 1:5, 1:5);
X = [X1(:), X2(:), X3(:), X4(:)];
y_pred = predict(mdl, X);

% 可视化预测结果
scatter3(X(:,1), X(:,2), X(:,3), y_pred, 'filled');
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('x3');

在这个示例中，我们首先定义了自变量和因变量。然后，我们使用fitlm函数创建了一个响应面模型，该模型使用二次多项式拟合数据。接下来，我们生成了一组预测数据，并使用predict函数对其进行预测。最后，我们使用scatter3函数可视化了预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上进行4维函数回归可能需要更多的数据处理和模型优化步骤。