MATLAB机器学习实战：从基础到应用的机器学习之旅

# 1. 机器学习基础**

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。机器学习算法可以识别数据中的模式和关系，并根据这些模式对新数据做出预测或决策。

机器学习分为两大类：监督式学习和非监督式学习。监督式学习涉及使用标记数据（即已知输入和输出的数据）来训练算法。非监督式学习涉及使用未标记数据（即仅包含输入数据的数据）来发现数据中的隐藏结构或模式。

# 2. MATLAB机器学习工具箱**

**2.1 MATLAB机器学习工具箱简介**

MATLAB机器学习工具箱是一个功能强大的集合，提供了一系列用于数据预处理、特征工程、机器学习算法和模型评估的函数和工具。它使MATLAB用户能够轻松地开发和部署机器学习解决方案。

**2.2 数据预处理和特征工程**

数据预处理是机器学习工作流程中至关重要的一步。MATLAB机器学习工具箱提供了各种函数来执行数据预处理任务，包括：

* **数据导入和导出：** `readtable()`、`writetable()`
* **数据清理：** `ismissing()`、`isnan()`、`isinf()`
* **数据转换：** `normalize()`、`standardize()`
* **特征选择：** `corrcoef()`、`pca()`

特征工程涉及创建新特征或转换现有特征，以提高机器学习模型的性能。MATLAB机器学习工具箱提供了以下功能来执行特征工程：

* **特征创建：** `discretize()`、`onehotencode()`
* **特征选择：** `fscore()`、`sequentialfs()`
* **特征缩放：** `rescale()`、`minmax()`

**2.3 机器学习算法**

MATLAB机器学习工具箱包含广泛的机器学习算法，涵盖监督式学习和非监督式学习。

**2.3.1 监督式学习**

监督式学习算法从带标签的数据中学习，预测新数据的输出。MATLAB机器学习工具箱提供了以下监督式学习算法：

* **回归：** 线性回归（`fitlm()`）、非线性回归（`fitnlm()`）
* **分类：** 逻辑回归（`fitglm()`）、支持向量机（`fitcsvm()`）

**2.3.2 非监督式学习**

非监督式学习算法从未标记的数据中学习，发现数据中的模式和结构。MATLAB机器学习工具箱提供了以下非监督式学习算法：

* **聚类：** K-均值聚类（`kmeans()`）、层次聚类（`clusterdata()`）
* **降维：** 主成分分析（`pca()`）、线性判别分析（`lda()`）

**代码示例：**

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 数据预处理
data.Age = normalize(data.Age);
data.Gender = onehotencode(data.Gender);

% 训练线性回归模型
model = fitlm(data, 'y ~ x1 + x2 + x3');

% 预测新数据
new_data = [10, 20, 30];
prediction = predict(model, new_data);

**逻辑分析：**

此代码示例演示了使用MATLAB机器学习工具箱执行机器学习工作流程。它首先导入数据，然后执行数据预处理，包括归一化和独热编码。接下来，它训练了一个线性回归模型，并使用新数据进行预测。

# 3.1 回归分析

回归分析是一种监督式机器学习算法，用于建立目标变量和一个或多个自变量之间的关系。目标变量是连续的，可以预测。自变量可以是连续的或离散的。

### 3.1.1 线性回归

线性回归是一种回归分析技术，它建立了一个线性方程来描述目标变量和自变量之间的关系。线性方程的形式为：

y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn

其中：

* y 是目标变量
* x1, x2, ..., xn 是自变量
* β0 是截距
* β1, β2, ..., βn 是回归系数

**代码块：**

% 导入数据
data = importdata('data.csv');

% 分离特征和目标变量
X = data