MATLAB机器学习实战：从回归到分类，构建实际应用，揭秘机器学习的神秘面纱

# 1. MATLAB机器学习简介

MATLAB是一种广泛用于科学计算和数据分析的高级编程语言。它提供了一个强大的机器学习工具箱，使工程师和科学家能够轻松地构建、训练和部署机器学习模型。本章将介绍MATLAB机器学习的基础知识，包括其优点、应用和工作流程。

MATLAB机器学习工具箱提供了一系列函数和方法，用于数据预处理、特征工程、模型训练和评估。它支持各种机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络。此外，MATLAB还提供了一个交互式开发环境，使开发和调试机器学习模型变得更加容易。

# 2. MATLAB机器学习基础

### 2.1 数据预处理和特征工程

#### 2.1.1 数据读取和清洗

**数据读取**

MATLAB提供多种函数来读取不同格式的数据，如：

* `readtable`: 读取CSV、TSV等文本文件
* `readmatrix`: 读取矩阵格式的数据
* `importdata`: 读取各种格式的数据，包括文本、二进制和HDF5

**数据清洗**

数据清洗是机器学习中的重要步骤，它涉及去除无效值、处理缺失值和转换数据格式。MATLAB提供以下函数进行数据清洗：

* `isnan`: 检查元素是否为NaN
* `isinf`: 检查元素是否为无穷大
* `ismissing`: 检查元素是否为缺失值
* `fillmissing`: 填充缺失值
* `convertvars`: 转换变量的数据类型

**代码块：数据读取和清洗**

% 读取CSV文件
data = readtable('data.csv');

% 检查缺失值
missing_values = sum(ismissing(data));

% 填充缺失值
data = fillmissing(data, 'constant', 0);

% 转换数据类型
data.Age = convertvars(data.Age, 'numeric');

**逻辑分析：**

此代码块读取CSV文件，检查缺失值，使用常量0填充缺失值，并将Age列转换为数值类型。

#### 2.1.2 特征选择和降维

**特征选择**

特征选择是选择对模型预测最相关的特征的过程。MATLAB提供以下函数进行特征选择：

* `corrcoef`: 计算特征之间的相关系数
* `pca`: 执行主成分分析
* `fscore`: 计算特征得分

**降维**

降维是减少特征数量的过程，同时保留数据的关键信息。MATLAB提供以下函数进行降维：

* `pca`: 执行主成分分析
* `lda`: 执行线性判别分析
* `svd`: 执行奇异值分解

**代码块：特征选择和降维**

% 计算特征相关系数
corr_matrix = corrcoef(data);

% 使用主成分分析进行特征选择
[coeff, score, latent] = pca(data);
selected_features = score(:, 1:2);

% 使用奇异值分解进行降维
[U, S, V] = svd(data);
reduced_data = U(:, 1:2);

**逻辑分析：**

此代码块计算特征相关系数，使用主成分分析选择前两个特征，并使用奇异值分解将数据降维到两个特征。

### 2.2 机器学习模型

#### 2.2.1 线性回归和逻辑回归

**线性回归**

线性回归是一种用于预测连续变量的监督学习算法。MATLAB提供以下函数进行线性回归：

* `fitlm`: 拟合线性回归模型
* `predict`: 使用模型进行预测

**逻辑回归**

逻辑回归是一种用于预测二分类结果的监督学习算法。MATLAB提供以下函数进行逻辑回归：

* `fitglm`: 拟合逻辑回归模型
* `predict`: 使用模型进行预测

**代码块：线性回归和逻辑回归**

% 拟合线性回归模型
model = fitlm(data, 'ResponseVar', 'Age');

% 使用模型进行预测
predictions = predict(model, data);

% 拟合逻辑回归模型
model = fitglm(data, 'ResponseVar', 'Class', 'Distribution', 'binomial');

% 使用模型进行预测
predictions = predict(model, data);

**逻辑分析：**

此代码块拟合线性回归模型来预测年龄，并拟合逻辑回归模型来预测类别。

#### 2.2.2 决策树和支持向量机

**决策树**

决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习算法。MATLAB提供以下函数进行决策树：

* `fitctree`: 拟合决策树模型
* `predict`: 使用模型进行预测

**支持向量机**

支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习算法。MATLAB提供以下函数进行支持向量机：

* `fitcsvm`: 拟合支持向量机模型
* `predict`: 使用模型进行预测

**代码块：决策树和支持向量机**

% 拟合决策树模型
model = fitctree(data, 'ResponseVar', 'Class');

% 使用模型进行预测
predictions = predict(model, data);

% 拟合支持向量机模型
model = fitcsvm(data, 'ResponseVar', 'Class');

% 使用模型进行预测
predictions = predict(model, data);

**逻辑分析：**

此代码块拟合决策树模型和支持向量机模型来预测类别。

### 2.3 模型评估和选择

#### 2.3.1 性能指标和交叉验证

**性能指标**

MATLAB提供以下函数来计算机器学习模型的性能指标：

* `mse`: 均方误差
* `mae`: 平均绝对误差
* `r2`: 决定系数
* `accuracy`: 准确率
* `f1`: F1分数

**交叉验证**

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的统计技术。MATLAB提供以下函数进行交叉验证：

* `crossvalind`: 生成交叉验证索引
* `crossval`: 执行交叉验证

**代码块：性能指标和交叉验证**

% 计算均方误差
mse = mse(predictions, data.Age);

% 执行交叉验证
cv_idx = crossvalind('KFold', data.Class, 10);
accuracy = crossval('accuracy', data, 'Class', 'KFold', 10);

**逻辑分析：**

此代码块计算均方误差，并使用10折交叉验证评估模型的准确率。

#### 2.3.2 模型调优和超参数选择

**模型调优**

模型调优是调整机器学习模型的超参数以提高其性能的过程。MATLAB提供以下函数进行模型调优：

* `gridSearch`: 执行网格搜索
* `bayesopt`: 执行贝叶斯优化

**超参数选择**

超参数是机器学习模型的参数，不能从数据中学到。MATLAB提供以下函数进行超参数选择：

* `optimset`: 设置优化选项
* `fminunc`: 执行无约束优化

**代码块：模型调优和超参数