用matlab画logistic曲线代码

以下是在 MATLAB 中绘制逻辑曲线的示例代码：

% 设置参数
r = 0.1; % 赋值增长率
K = 1000; % 最大容量

% 计算逻辑曲线
x = 0:0.1:20;
y = K ./ (1 + exp(-r*(x-10)));

% 绘制逻辑曲线
plot(x, y)
title('逻辑曲线')
xlabel('x')
ylabel('y')

在上面的示例代码中，我们使用了逻辑曲线的标准公式：$y = \frac{K}{1 + e^{-r(x-x_0)}}$。在这个公式中，$K$ 是曲线的最大容量，$r$ 是增长率，$x$ 是自变量，$x_0$ 是曲线的中点（也就是 $y$ 的值为 $K/2$ 的位置）。我们通过将 $x$ 的取值范围设定为 0 到 20，并将步长设置为 0.1，来计算逻辑曲线在这个范围内的值。最后，我们使用 plot 函数将逻辑曲线绘制出来。

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用matlab画logistic曲线回归代码

下面是用 Matlab 画 logistic 曲线回归的示例代码：

% 导入数据
load fisheriris
X = meas(51:end,1:2);
y = (strcmp('versicolor',species(51:end)) - 0.5) * 2;

% 添加偏置项
X = [ones(size(X,1),1) X];

% 初始化参数
theta = zeros(size(X,2),1);

% 定义 sigmoid 函数
sigmoid = @(z) 1 ./ (1 + exp(-z));

% 定义代价函数
J = @(theta) -1/length(y) * sum(y .* log(sigmoid(X*theta)) + (1-y) .* log(1-sigmoid(X*theta)));

% 定义梯度下降函数
alpha = 0.1;
num_iters = 500;
grad_desc = @(theta) theta - alpha/length(y) * X' * (sigmoid(X*theta) - y);
for iter = 1:num_iters
    theta = grad_desc(theta);
end

% 绘制决策边界
plot_data(X(:,2:3), y);
hold on;
plot_x = [min(X(:,2))-2,  max(X(:,2))+2];
plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1));
plot(plot_x, plot_y);
legend('Versicolor', 'Not Versicolor', 'Decision Boundary');

% 绘制数据点
function plot_data(X, y)
    pos = find(y == 1);
    neg = find(y == -1);
    plot(X(pos,1), X(pos,2), 'k+', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 7);
    plot(X(neg,1), X(neg,2), 'ko', 'MarkerFaceColor', 'y', 'MarkerSize', 7);
end

这段代码使用了 Fisher's Iris 数据集的前两个特征来预测是否是 Versicolor。首先将数据导入并添加偏置项，然后定义 sigmoid 函数和代价函数。使用梯度下降法训练模型，并使用训练后的参数绘制决策边界和数据点。

用matlab作logistic曲线

首先，我们需要定义一个 logistic 函数，可以使用以下代码：

function y = logistic(x, a, b)
% logistic 函数
y = 1 ./ (1 + exp(-a*(x-b)));
end

其中，`a` 和 `b` 是 logistic 函数的两个参数，`x` 是自变量，`y` 是因变量。

然后，我们可以使用以下代码生成 logistic 曲线：

% 定义自变量 x 的取值范围
x = linspace(-10, 10, 1000);

% 定义参数 a 和 b
a = 1;
b = 0;

% 计算因变量 y
y = logistic(x, a, b);

% 绘制 logistic 曲线
plot(x, y);
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Logistic Curve');

这段代码将自变量 `x` 的范围设置为 `-10` 到 `10`，共生成 `1000` 个点。参数 `a` 和 `b` 设置为 `1` 和 `0`，可以根据需要进行修改。最后，使用 `plot` 函数绘制 logistic 曲线。