MATLAB机器学习实战：分类、回归和聚类算法应用

# 1. 机器学习简介

机器学习作为人工智能的一个重要分支，在当今的技术领域扮演着至关重要的角色。通过让计算机系统从数据中学习模式和规律，机器学习使得计算机能够自动化地进行决策和预测，从而实现智能化的应用。

#### 1.1 机器学习概述

机器学习主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几大类。其中监督学习是指利用带有标签的训练数据来训练模型，常见的任务包括分类和回归；无监督学习则是在没有标签的情况下探索数据的结构，常见的任务包括聚类和降维；而强化学习则是根据环境的反馈逐步调整策略以实现某种目标。

#### 1.2 MATLAB在机器学习中的应用概况

MATLAB作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的工具包和函数库，适合用于机器学习算法的实现和应用。其简洁直观的编程语言使得用户能够快速构建机器学习模型，并通过可视化工具进行结果展示和分析。在接下来的章节中，我们将深入探讨MATLAB在分类、回归和聚类算法中的具体应用和实战案例。

# 2. 分类算法在MATLAB中的应用

分类算法是机器学习中的一大重要分支，能够根据已有数据的特征对新数据进行分类预测。在MATLAB中，提供了丰富的分类算法工具，包括逻辑回归、决策树和SVM支持向量机算法，下面将逐一介绍它们的应用。

### 2.1 逻辑回归分类算法

逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的算法，通过将特征数据线性组合，并通过sigmoid函数映射到[0,1]之间，表示概率。在MATLAB中，可以利用`fitglm`函数来拟合逻辑回归模型，实现分类预测。

% 逻辑回归分类算法示例

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(height(data), 'Holdout', 0.3);
trainingData = data(cv.training,:);
testData = data(cv.test,:);

% 拟合逻辑回归模型
mdl = fitglm(trainingData, 'ResponseVar', 'Label', 'Distribution', 'binomial');

% 预测测试集
predictions = predict(mdl, testData);

% 计算准确率
accuracy = sum(predictions == testData.Label) / length(testData.Label);
disp(['准确率为：', num2str(accuracy)]);

通过逻辑回归算法，我们可以实现对数据的分类预测，同时计算出准确率以评估模型的性能。

### 2.2 决策树分类算法

决策树是一种直观易解释的分类算法，在MATLAB中，可使用`fitctree`函数构建决策树模型，并通过可视化展现决策树的分类过程。

% 决策树分类算法示例

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(height(data), 'Holdout', 0.3);
trainingData = data(cv.training,:);
testData = data(cv.test,:);

% 构建决策树模型
mdl = fitctree(trainingData, 'Label');

% 预测测试集
predictions = predict(mdl, testData);

% 计算准确率
accuracy = sum(predictions == testData.Label) / length(testData.Label);
disp(['准确率为：', num2str(accuracy)]);

通过决策树算法，我们可以生成分类规则，对数据进行分类，并计算准确率以评估模型效果。

### 2.3 SVM支持向量机算法

支持向量机是一种强大的分类算法，在MATLAB中，可使用`fitcsvm`函数构建SVM模型，对数据进行分类预测。

% SVM支持向量机算法示例

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(height(data), 'Holdout', 0.3);
trainingData = data(cv.training,:);
testData = data(cv.test,:);

% 构建SVM模型
mdl = fitcsvm(trainingData, 'Label');

% 预测测试集
predictions = predict(mdl, testData);

% 计算准确率
accuracy = sum(predictions == testData.Label) / length(testData.Label);
disp(['准确率为：', num2str(accuracy)]);

通过SVM支持向量机算法，我们可以构建高效的分类模型，对数据进行分类预测，并评估模型性能。

以上介绍了分类算法在MATLAB中的应用，包括逻辑回归、决策树和SVM支持向量机算法的实际示例。在实际应用中，可根据数据特点选择合适的分类算法，实现准确的分类预测。

# 3. 回归算法在MATLAB中的应用

回归