MATLAB机器学习算法详解：深入理解，掌握机器学习核心

# 1. 机器学习概述**

机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。机器学习算法可以分析大量数据，识别模式并做出预测。

机器学习分为两大类：监督学习和非监督学习。监督学习算法使用标记数据（即具有已知输出的数据）来学习输入和输出之间的关系。非监督学习算法使用未标记数据（即不具有已知输出的数据）来发现数据中的隐藏结构或模式。

# 2. MATLAB机器学习基础

### 2.1 MATLAB数据结构与操作

MATLAB提供了一系列数据结构来存储和处理机器学习数据，包括：

- **数组：**多维数组，可以存储不同数据类型的元素。
- **单元格数组：**包含不同类型数据的单元格集合。
- **结构体：**包含具有命名字段的异构数据的集合。
- **表：**类似于数据库表的结构化数据容器。

**数据操作函数：**

MATLAB提供了丰富的函数来操作数据，包括：

- **创建数据：**zeros、ones、rand、randn
- **数组运算：**加法（+）、减法（-）、乘法（.*）、除法（./）
- **逻辑运算：**等于（==）、不等于（~=）、大于（>）、小于（<）
- **数据转换：**double、int、char、logical

### 2.2 MATLAB机器学习工具箱

MATLAB提供了一个专门的机器学习工具箱，包含用于数据预处理、特征工程、模型训练和评估的函数。

**工具箱功能：**

- **数据预处理：**数据清洗、归一化、标准化
- **特征工程：**特征选择、特征提取
- **模型训练：**线性回归、逻辑回归、支持向量机
- **模型评估：**准确率、召回率、F1分数

### 2.3 数据预处理与特征工程

**数据预处理：**

- **数据清洗：**删除缺失值、异常值和重复值。
- **归一化：**将数据缩放到特定范围内，以改善模型性能。
- **标准化：**将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。

**特征工程：**

- **特征选择：**识别对模型预测有贡献的特征。
- **特征提取：**创建新特征，以提高模型性能。

**代码示例：**

% 数据预处理
data = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];
data(2, 2) = NaN;  % 引入缺失值
data = fillmissing(data, 'mean');  % 填充缺失值

% 归一化
data = normalize(data, 'range');  % 将数据归一化到[0, 1]范围内

% 特征选择
features = [1, 2];  % 选择第1和第2列作为特征

# 3.1 线性回归

### 3.1.1 模型原理

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续值的目标变量。它假设目标变量与输入特征之间存在线性关系。线性回归模型的方程为：

y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn

其中：

* y 是目标变量
* x1、x2、...、xn 是输入特征
* b0 是截距