如何在MATLAB环境中利用多变量线性回归技术进行房价预测？请提供详细的步骤和MATLAB代码。

在面对房价预测这样的多变量线性回归问题时，MATLAB是一个强大的工具，它可以简化从数据预处理到模型建立和评估的整个过程。为了帮助你更有效地完成这项任务，建议你参考这份资料：《MATLAB实现多变量线性回归房价预测源码》。以下是进行多变量线性回归预测房价的具体步骤和代码实现：

参考资源链接：[MATLAB实现多变量线性回归房价预测源码](https://wenku.csdn.net/doc/81jmvnmbh8?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经安装了MATLAB，并且拥有一个包含房屋特征数据的数据集。在MATLAB中，你需要导入数据集并进行初步的数据清洗，处理任何可能存在的缺失值或异常值。然后，可以使用MATLAB的内置函数进行数据标准化，以确保数据在相同的量级上。

接下来，使用fitlm函数拟合多变量线性回归模型。例如：

% 假设 dataset 是一个包含房屋特征和房价的表格或矩阵
% 其中第一列为房价，其余列是特征变量
X = dataset(:, 2:end); % 特征变量矩阵
Y = dataset(:, 1); % 房价向量

% 拟合多变量线性回归模型
mdl = fitlm(X, Y);

模型拟合后，你可以查看模型的参数，例如回归系数，以及模型统计量，如R²值等。这些可以帮助你评估模型的质量。

% 显示回归系数
disp(mdl.Coefficients.Estimate);
% 显示模型的R²值
disp(mdl.Rsquared.Ordinary);

最后，使用模型对新的房屋特征数据进行房价预测。

% 假设 newFeatures 是一组新的房屋特征数据
predictedPrices = mdl.predict(newFeatures);

在MATLAB中，你可以利用多种工具和函数来评估模型的性能，比如计算均方误差（MSE）等。通过这些统计量，你可以对模型的预测能力有一个量化的了解。

通过以上步骤，你将能够利用MATLAB进行多变量线性回归预测，并对模型的性能进行评估。如果你希望进一步了解线性回归模型在其他领域的应用或者掌握更加深入的数据分析技巧，可以继续参考《MATLAB实现多变量线性回归房价预测源码》这份资料，它将提供给你更多的实践案例和深入解析。

参考资源链接：[MATLAB实现多变量线性回归房价预测源码](https://wenku.csdn.net/doc/81jmvnmbh8?spm=1055.2569.3001.10343)