构建预测模型和解决复杂问题的利器：MATLAB脚本机器学习教程

# 1. MATLAB脚本基础**

MATLAB是一种强大的技术计算语言，它提供了广泛的工具和函数，非常适合进行机器学习任务。本节将介绍MATLAB脚本的基础知识，包括：

- **MATLAB脚本语法：**了解MATLAB脚本的语法，包括变量声明、数据类型、控制流和函数。
- **MATLAB数据结构：**探索MATLAB中不同类型的数据结构，例如数组、矩阵和单元格数组，以及如何使用它们来表示和操作数据。
- **MATLAB函数：**了解MATLAB函数的创建和使用，包括函数定义、参数传递和返回值。

# 2. 机器学习基础**

**2.1 机器学习概述**

机器学习（ML）是一种人工智能（AI）的分支，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。ML算法通过分析大量数据来识别模式和关系，从而做出预测和决策。

**2.2 监督式学习和非监督式学习**

机器学习算法可分为两大类：

* **监督式学习：**算法从带有标签的数据（输入和输出对）中学习。训练后的模型可以对新数据进行预测。
* **非监督式学习：**算法从未标记的数据中学习。它用于发现数据中的隐藏模式和结构。

**2.3 常见机器学习算法**

以下是常见的机器学习算法：

| 算法类型 | 算法 | 用途 |
|---|---|---|
| **监督式学习** | 线性回归 | 预测连续值 |
| | 逻辑回归 | 预测二进制分类 |
| | 决策树 | 预测离散值 |
| | 支持向量机 | 分类和回归 |
| **非监督式学习** | K均值聚类 | 将数据分组 |
| | 主成分分析 | 数据降维 |
| | 异常值检测 | 识别异常数据点 |

**代码块：**

% 线性回归示例
X = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];
model = fitlm(X, y);

**逻辑分析：**

此代码块演示了线性回归算法的监督式学习。它创建一个线性模型来预测连续值 y，基于输入特征 X。

**参数说明：**

* `X`：输入特征向量
* `y`：目标值向量
* `model`：训练后的线性回归模型

# 3. MATLAB脚本中的机器学习

### 3.1 MATLAB脚本机器学习工具箱

MATLAB脚本提供了一个全面的机器学习工具箱，包含各种用于数据预处理、模型训练和评估的函数。这些函数使开发和部署机器学习模型变得更加容易。

**主要功能：**

- **数据预处理：**数据标准化、归一化、缺失值处理、特征缩放
- **特征工程：**特征选择、降维、转换
- **模型训练：**支持向量机、决策树、随机森林、神经网络
- **模型评估：**准确度、精度、召回率、F1得分
- **可视化：**数据可视化、模型性能可视化

### 3.2 数据预处理和特征工程

数据预处理是机器学习中的关键步骤，它可以提高模型的性能和效率。MATLAB脚本提供了一系列数据预处理函数，包括：

- **数据标准化：**将数据转换为均值为0、标准差为1的分布
- **数据归一化：**将数据缩放至[0, 1]或[-1, 1]的范围内
- **缺失值处理：**删除缺失值、用均值或中位数填充缺失值
- **特征缩放：**将不同范围的特征缩放至相同的范围

**代码块：**

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 数据标准化
data_scaled = normalize(data);

% 数据归一化
data_normalized = rescale(data, 0, 1);

% 缺失值处理（用均值填充）
data_missing = fillmissing(data, 'mean');

**逻辑分析：**

* `normalize`函数将数据标准化为均值为0、标准差为1的分布。
* `rescale`函数将数据归一化至[0, 1]的范围内。
* `fillmissing`函数使用均值填充缺失值。

### 3.3 训练和评估机器学习模型

MATLAB脚本提供了各种机器学习算法，包括：

- **监督式学习：**支持向量机、决策树、随机森林
- **非监督式学习：**K均值聚类、层次聚类

**模型评估：**

模型评估对于确定模型的性能至关重要。MATLAB脚本提供了以下评估指标：

- **准确度：**正确预测的样本数与总样本数之比
- **精度：**真正例预测为真正例的样本数与预测为真正例的样本数之比
- **召回率：**真正例预测为真正例的样本数与实际为真正例的样本数之比
- **F1得分：**精度和召回率的加权平均值

**代码块：**

% 训练支持向量机模型
model = fitcsvm(data_scaled, 'label');

% 预测新数据
predictions = predict(model, new_data);

% 评估模型性能
accuracy = mean(predictions == t