从基础到实战：MATLAB机器学习，小白进阶

# 1. MATLAB机器学习入门**

MATLAB是一款强大的科学计算和数据分析软件，它在机器学习领域也得到了广泛的应用。本节将介绍MATLAB机器学习的基本概念，包括：

* **机器学习简介：**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。
* **MATLAB中的机器学习：**MATLAB提供了丰富的机器学习工具箱，包括用于数据预处理、特征工程、模型训练和评估的函数。
* **机器学习工作流程：**机器学习项目通常涉及以下步骤：数据收集、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型部署。

# 2. MATLAB机器学习基础

### 2.1 数据预处理和特征工程

#### 2.1.1 数据清洗和转换

数据预处理是机器学习流程中至关重要的一步，它涉及到清理和转换数据，以使其适合建模。数据清洗包括处理缺失值、异常值和噪声。

**处理缺失值**

* **删除缺失值：**如果缺失值数量较少且不影响模型性能，则可以将其删除。
* **插补缺失值：**使用平均值、中位数或众数等统计方法估算缺失值。
* **多重插补：**创建多个插补数据集并对模型进行多次训练，以获得更鲁棒的结果。

**处理异常值**

* **删除异常值：**如果异常值极端且对模型有负面影响，则可以将其删除。
* **转换异常值：**将异常值转换为更合理的范围，例如使用对数变换或标准化。
* **截断异常值：**将异常值截断在特定阈值内。

**处理噪声**

* **平滑滤波：**使用移动平均或指数平滑等技术平滑数据中的噪声。
* **降噪算法：**使用小波变换或主成分分析等算法去除噪声。

#### 2.1.2 特征选择和降维

特征选择和降维是减少数据维度和提高模型性能的关键技术。

**特征选择**

* **过滤法：**基于统计度量（如信息增益、卡方检验）选择相关特征。
* **包裹法：**使用模型评估指标（如交叉验证准确度）选择特征子集。
* **嵌入法：**在模型训练过程中同时进行特征选择和模型构建。

**降维**

* **主成分分析（PCA）：**将数据投影到较低维度的子空间，同时保留最大方差。
* **奇异值分解（SVD）：**将数据分解为正交矩阵的乘积，并保留奇异值最大的部分。
* **t-分布邻域嵌入（t-SNE）：**将高维数据映射到低维空间，同时保持局部邻域关系。

### 2.2 机器学习算法

机器学习算法可分为两大类：监督学习和无监督学习。

#### 2.2.1 监督学习算法

监督学习算法从标记数据中学习，即输入数据与目标值（标签）配对。

**回归算法：**

* **线性回归：**预测连续目标值，如房价或股票价格。
* **逻辑回归：**预测二分类目标值，如电子邮件是否为垃圾邮件。

**分类算法：**

* **决策树：**使用树形结构对数据进行递归划分，并预测目标类别。
* **支持向量机（SVM）：**在高维空间中找到最佳超平面，将数据点分类。
* **随机森林：**构建多个决策树并组合它们的预测，以提高准确度。

#### 2.2.2 无监督学习算法

无监督学习算法从未标记的数据中学习，即输入数据没有与目标值配对。

**聚类算法：**

* **k-均值聚类：**将数据点分配到k个簇中，使得簇内相似度最大化，簇间相似度最小化。
* **层次聚类：**通过逐步合并或分割簇来构建层次聚类树。

**降维算法：**

* **主成分分析（PCA）：**见2.1.2节。
* **奇异值分解（SVD）：**见2.1.2节。

### 2.3 模型评估和调优

#### 2.3.1 模型评估指标

模型评估指标用于衡量模型的性能。

**回归模型：**

* **均方误差（MSE）：**预测值与真实值之间的平均平方差。
* **平均绝对误差（MAE）：**预测值与真实值之间的平均绝对差。

**分类模型：**

* **准确率：**正确预测的样本数与总样本数之比。
* **召回率：**正确预测的正样本数与所有正样本数之比。
* **F1分数：**准确率和召回率的加权平均值。

#### 2.3.2 模型调优技术

模型调优旨在找到模型的最佳超参数，以提高其性能。

**网格搜索：**

* **代码块：**

% 定义超参数范围
param_grid = {
    'learning_rate': [0.01, 0.001, 0.0001],
    'max_depth': [3, 5, 7]
};

% 进行网格搜索
model = trainModel(data, param_grid);

% 选择最佳超参数
best_params = model.BestHyperparameters;

* **逻辑分析：**
* `param_grid`定义了要搜索的超参数范围。
* `trainModel`函数使用网格搜索在给定数据上训练模型。
* `BestHyperparameters`属性返回最佳超参数组合。

**贝叶斯优化：**

* **代码块：**

% 定义目标函数
object