探索数据科学与人工智能的魅力：MATLAB函数机器学习实战

# 1. 数据科学与人工智能概述**

**1.1 数据科学与人工智能的概念**

数据科学是一门跨学科领域，它利用科学方法、流程、算法和系统来提取知识和见解，从大量结构化和非结构化数据中获得价值。人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它使计算机能够执行通常需要人类智能的任务，例如学习、解决问题和决策。

**1.2 数据科学与人工智能的联系**

数据科学和人工智能密切相关，因为数据科学为人工智能提供数据和见解，而人工智能为数据科学提供算法和技术来处理和分析数据。数据科学和人工智能的结合创造了强大的工具，可以解决复杂的问题，并从数据中获得有价值的见解。

# 2. MATLAB函数在机器学习中的应用

### 2.1 MATLAB函数的基础知识

#### 2.1.1 函数的定义和调用

MATLAB函数是可重用的代码块，用于执行特定任务。函数定义使用`function`关键字，后跟函数名和括号中的输入参数。函数体包含要执行的代码。

function [output1, output2] = myFunction(input1, input2)
    % 函数体
    % ...
end

函数可以通过其名称和输入参数调用。输出参数存储在函数调用中指定的变量中。

[result1, result2] = myFunction(arg1, arg2);

#### 2.1.2 函数的参数和返回值

函数可以具有输入参数和输出参数。输入参数指定传递给函数的数据，而输出参数存储函数计算的结果。

参数类型由方括号中的类型说明符指定，例如：

function [output1 double, output2 logical] = myFunction(input1 double, input2 logical)

函数可以返回多个输出参数，使用逗号分隔。

### 2.2 机器学习算法中的MATLAB函数

MATLAB提供了广泛的函数库，用于机器学习算法的实现。这些函数涵盖了从数据预处理到模型训练和评估的各种任务。

#### 2.2.1 回归分析函数

回归分析用于预测连续值目标变量。MATLAB提供以下回归函数：

| 函数 | 描述 |
|---|---|
| `fitlm` | 线性回归 |
| `fitglm` | 广义线性模型 |
| `fitrlinear` | 岭回归 |

#### 2.2.2 分类算法函数

分类算法用于预测离散值目标变量。MATLAB提供以下分类函数：

| 函数 | 描述 |
|---|---|
| `fitcdiscr` | 线性判别分析 |
| `fitctree` | 决策树 |
| `fitcsvm` | 支持向量机 |

#### 2.2.3 聚类算法函数

聚类算法用于将数据点分组到相似组中。MATLAB提供以下聚类函数：

| 函数 | 描述 |
|---|---|
| `kmeans` | k-均值聚类 |
| `hierarchical` | 层次聚类 |
| `dbscan` | 密度聚类 |