MATLAB在线机器学习教程：构建和部署预测模型

# 1. 机器学习简介**

机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够从数据中学习，而无需显式编程。机器学习算法通过从数据中识别模式和关系来构建预测模型。这些模型可用于各种任务，例如预测未来事件、分类数据或识别异常。

机器学习技术分为两大类：有监督学习和无监督学习。有监督学习算法使用标记数据（即已知输入和输出对）进行训练，而无监督学习算法使用未标记数据（即仅有输入数据）。

# 2. MATLAB中的机器学习基础

MATLAB是一种强大的技术计算语言，它提供了广泛的机器学习功能，使开发人员能够轻松构建和部署预测模型。本节将介绍MATLAB中的机器学习基础，包括数据类型和结构、机器学习算法以及如何使用MATLAB进行数据预处理和特征工程。

### 2.1 MATLAB中的数据类型和结构

MATLAB支持多种数据类型，包括标量、向量、矩阵和结构体。对于机器学习，理解不同数据类型及其操作至关重要。

- **标量：**单个数字值，如 10 或 3.14。
- **向量：**一组按特定顺序排列的标量，如 [1, 2, 3, 4, 5]。
- **矩阵：**由数字排列成的二维数组，如 [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]。
- **结构体：**包含不同类型数据的集合，如 {name: 'John', age: 30, occupation: 'Engineer'}。

### 2.2 MATLAB中的机器学习算法

MATLAB提供了一系列机器学习算法，涵盖有监督学习和无监督学习。

#### 2.2.1 有监督学习算法

有监督学习算法从标记数据中学习，其中每个数据点都有一个已知的目标值。MATLAB中常用的有监督学习算法包括：

- **线性回归：**用于预测连续目标变量，如房价或股票价格。
- **逻辑回归：**用于预测二分类目标变量，如垃圾邮件或非垃圾邮件。
- **决策树：**用于预测分类或回归目标变量，通过构建决策规则的树形结构。

#### 2.2.2 无监督学习算法

无监督学习算法从未标记数据中学习，其中目标值未知。MATLAB中常用的无监督学习算法包括：

- **K-Means聚类：**将数据点分组到K个簇中，每个簇具有相似的特征。
- **主成分分析（PCA）：**减少数据维度，同时保留最大方差。
- **异常值检测：**识别数据集中与其他数据点明显不同的数据点。

### 2.3 数据预处理和特征工程

数据预处理和特征工程是机器学习管道中至关重要的步骤，它们可以提高模型的性能和准确性。

**数据预处理**包括：

- **数据清理：**删除缺失值、异常值和重复数据。
- **数据标准化：**将数据转换为具有相同范围，以避免某些特征对模型产生过大影响。
- **数据归一化：**将数据转换为具有均值为 0 和标准差为 1 的分布。

**特征工程**包括：

- **特征选择：**选择与目标变量最相关的特征，以减少模型复杂性和提高性能。
- **特征转换：**将原始特征转换为更具信息性和可解释性的特征。
- **特征创建：**创建新特征，通过组合或转换现有特征。

通过执行这些步骤，可以为机器学习算法提供高质量的数据，从而提高模型的准确性和泛化能力。

# 3. 构建预测模型**

### 3.1 数据预处理和特征工程

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、转换和准备数据，以便机器学习算法能够有效地处理。数据预处理步骤包括：

- **缺失值处理：**缺失值可以通过删除、插补或使用机器学习算法来预测。
- **异常值处理：**异常值可