MATLAB绘图中的机器学习应用大全：利用绘图工具可视化机器学习模型

# 1. MATLAB绘图概述**

MATLAB是一款功能强大的技术计算语言，它提供了广泛的绘图功能，用于可视化数据和分析结果。MATLAB绘图的优势在于其易用性、灵活性以及与其他MATLAB工具箱的无缝集成。

在MATLAB中，绘图通常通过`plot()`函数完成，该函数允许用户绘制各种类型的图形，包括折线图、散点图和条形图。MATLAB还提供了一系列其他绘图函数，例如`bar()`、`scatter()`和`histogram()`，这些函数提供了更高级别的绘图自定义。

MATLAB绘图的另一个关键方面是其与MATLAB数据分析和建模工具箱的集成。这使得用户可以轻松地将数据可视化与数据分析和建模任务相结合。例如，用户可以使用MATLAB的统计工具箱来执行数据分析，然后使用绘图功能来可视化结果。

# 2. 机器学习模型的可视化**

**2.1 分类模型的可视化**

**2.1.1 散点图和决策边界**

散点图是可视化分类模型最常用的方法之一。它将数据点绘制在二维平面上，其中每个点代表一个数据样本。不同类别的点通常用不同的颜色或符号表示。

决策边界是一条将不同类别的数据点分开的曲线。它表示模型预测的类别转换的点。决策边界可以是线性的、非线性的或多维的。

**代码块：**

% 加载数据
data = load('data.mat');

% 创建散点图
figure;
scatter(data.X(:,1), data.X(:,2), 100, data.y, 'filled');
xlabel('特征 1');
ylabel('特征 2');
title('散点图');

% 绘制决策边界
model = fitcsvm(data.X, data.y);
[~, score] = predict(model, data.X);
decision_boundary = score(:,2) == 0;
hold on;
plot(data.X(decision_boundary,1), data.X(decision_boundary,2), 'k--', 'LineWidth', 2);
legend('类 1', '类 2', '决策边界');

**逻辑分析：**

* `scatter` 函数创建散点图，其中 `100` 指定点的大小，`data.y` 指定点的颜色。
* `fitcsvm` 函数创建一个支持向量机模型。
* `predict` 函数使用模型对数据进行预测，`score` 变量包含每个样本的预测分数。
* `decision_boundary` 变量标识预测为类 2 的样本。
* `plot` 函数绘制决策边界。

**2.1.2 混淆矩阵**

混淆矩阵是一个表格，显示了模型预测的类别与真实类别的比较。它可以帮助评估模型的性能，识别错误分类的样本。

**代码块：**

% 创建混淆矩阵
confusion_matrix = confusionmat(data.y, predict(model, data.X));

% 显示混淆矩阵
figure;
heatmap(confusion_matrix, 'Colormap', jet);
xlabel('预测类别');
ylabel('真实类别');
title('混淆矩阵');

**逻辑分析：**

* `confusionmat` 函数创建混淆矩阵。
* `heatmap` 函数可视化混淆矩阵，其中 `jet` 色图用于表示不同值。
* 对角线上的值表示正确分类的样本数。
* 对角线外的值表示错误分类的样本数。

**2.2 回归模型的可视化**

**2.2.1 散点图和拟合曲线**

散点图也可以用于可视化回归模型。它将数据点绘制在二维平面上，其中每个点代表一个数据样本。拟合曲线表示模型预测的响应变量值。

**代码块：**

% 加载数据
data = load('data.mat');

% 创建散点图
figure;
scatter(data.X, data.y, 100);
xlabel('特征');
ylabel('响应变量');
title('散点图');

% 绘制拟合曲线
model = fitlm(data.X, data.y);
fitted_values = predict(model, data.X);
hold on;
plot(data.X, fitted_values, 'r-', 'LineWidth', 2);
legend('数据点', '拟合曲线');

**逻辑分析：**

* `scatter` 函数创建散点图。
* `fitlm` 函数创建一个线性回归模型。
* `predict` 函数使用模型对数据进行预测，`fitted_values` 变量包含预测的响应变量值。
* `plot` 函数绘制拟合曲线。

**2.2.2 残差图**

残差图显示了预测值与实际值之间的差异。它可以帮助识别模型的偏差和方差，并确定需要改进的领域。

**代码块：**

% 创建残差图
figure;
s