MATLAB机器学习秘籍：利用MATLAB探索机器学习世界

# 1. 机器学习基础**

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。它涉及构建算法，这些算法可以识别模式、做出预测和从经验中提高性能。

机器学习算法分为两大类：监督学习和非监督学习。监督学习使用标记数据（输入和输出对）来训练模型，以便模型能够预测新数据的输出。非监督学习使用未标记数据来发现数据中的隐藏模式或结构。

机器学习在各个领域都有广泛的应用，包括图像识别、自然语言处理、医疗诊断和金融预测。它已成为现代数据科学和人工智能的重要组成部分。

# 2. MATLAB机器学习工具箱

### 2.1 MATLAB机器学习工具箱概述

MATLAB机器学习工具箱是一个功能强大的工具集，为MATLAB用户提供了广泛的机器学习算法和实用工具。它包含以下主要模块：

- **数据预处理和特征工程：**用于数据导入、清洗、特征选择和降维。
- **模型训练和评估：**用于监督和非监督学习算法的训练、评估和诊断。
- **可视化和交互式工具：**用于数据探索、模型可视化和交互式开发。

### 2.2 数据预处理和特征工程

#### 2.2.1 数据导入和清洗

MATLAB提供多种函数用于导入数据，包括`readtable`、`importdata`和`xlsread`。这些函数支持从各种文件格式（如CSV、Excel和MAT）导入数据。

数据清洗是机器学习中的一个关键步骤，涉及处理缺失值、异常值和冗余数据。MATLAB提供了`ismissing`、`isnan`和`isinf`等函数来检测缺失值和异常值。`unique`和`setdiff`等函数可用于查找重复项和移除冗余数据。

% 导入CSV文件中的数据
data = readtable('data.csv');

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

% 处理缺失值
data(ismissing(data)) = nan;  % 将缺失值替换为NaN

#### 2.2.2 特征选择和降维

特征选择是识别和选择对机器学习模型最有用的特征的过程。MATLAB提供了`corrcoef`、`fscnrank`和`lasso`等函数来计算特征相关性、特征重要性和特征选择。

降维是减少特征数量的过程，同时保留数据的关键信息。MATLAB提供了`pca`、`svd`和`tsne`等函数来执行主成分分析、奇异值分解和t分布随机邻域嵌入。

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

% 使用Lasso进行特征选择
[selected_features, ~] = lasso(data, labels);

% 使用PCA进行降维
[coeff, score, ~] = pca(data);

### 2.3 模型训练和评估

#### 2.3.1 监督学习算法

MATLAB机器学习工具箱提供了各种监督学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机。这些算法用于预测连续或分类变量。

% 使用线性回归进行预测
model = fitlm(data, labels);

% 使用逻辑回归进行分类
model = fitglm(data, labels, 'Distribution', 'binomial');

% 使用决策树进行分类
model = fitctree(data, labels);

#### 2.3.2 非监督学习算法

非监督学习算法用于从未标记的数据中发现模式和结构。MATLAB机器学习工具箱提供了聚类分析、降维技术和异常检测算法。

% 使用k均值聚类进行聚类
[idx, C] = kmeans(data, 3);

% 使用PCA进行降维
[coeff, score, ~] = pca(data);

% 使用LOF进行异常检测
[lof_scores, ~] = lof(data);

# 3. 监督学习实践**

监督学习是机器学习中的一种类型，它利用标记数据来训练模型，以便能够预测新数据的输出。在本章中，我们将探索 MATLAB 中的监督学习算法，包括线性回归、逻辑回归和决策树。

**3.1 线性回归**

**3.1.1 模型原理和参数估计**

线性回归是一种预测连续变量的监督学习算法。它假设目标变量和