MATLAB机器学习实战:从预测模型到图像分割

发布时间: 2024-05-25 05:15:59 阅读量: 67 订阅数: 33
![MATLAB机器学习实战:从预测模型到图像分割](https://i2.hdslb.com/bfs/archive/a720a9cd16ccaaa5528ac9f201c78954f04bb5c5.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB机器学习简介 MATLAB是一种强大的技术计算语言,广泛应用于工程、科学和机器学习领域。其机器学习工具箱提供了丰富的函数和算法,使开发和部署机器学习模型变得轻而易举。 本章将介绍MATLAB机器学习的基本概念,包括监督学习和无监督学习算法。监督学习算法从标记数据中学习模式,而无监督学习算法从未标记数据中发现模式。此外,还将讨论MATLAB机器学习工具箱中可用的各种算法,以及如何选择最适合特定任务的算法。 # 2. MATLAB机器学习基础 MATLAB作为一种强大的技术计算语言,在机器学习领域有着广泛的应用。本章节将介绍MATLAB机器学习的基础知识,包括监督学习和无监督学习算法。 ### 2.1 监督学习算法 监督学习算法是一种机器学习算法,它利用标记的数据集来学习输入和输出之间的关系。标记的数据集包含输入特征和相应的目标值,算法的目标是学习一个模型,该模型可以根据输入特征预测目标值。 #### 2.1.1 线性回归 线性回归是一种监督学习算法,用于预测连续的目标值。它假设输入特征和目标值之间存在线性关系。线性回归模型可以用以下公式表示: ``` y = mx + b ``` 其中: * y 是目标值 * x 是输入特征 * m 是斜率 * b 是截距 MATLAB中使用`fitlm`函数进行线性回归。以下代码演示如何使用`fitlm`函数拟合线性模型: ``` % 导入数据 data = importdata('data.csv'); % 提取输入特征和目标值 X = data(:, 1); y = data(:, 2); % 拟合线性模型 model = fitlm(X, y); % 预测新数据 new_data = 10; prediction = predict(model, new_data); ``` #### 2.1.2 逻辑回归 逻辑回归是一种监督学习算法,用于预测二分类的目标值。它假设输入特征和目标值之间存在非线性关系,并使用逻辑函数将输入映射到0和1之间的概率。逻辑回归模型可以用以下公式表示: ``` p = 1 / (1 + e^(-(mx + b))) ``` 其中: * p 是目标值的概率 * x 是输入特征 * m 是斜率 * b 是截距 MATLAB中使用`fitglm`函数进行逻辑回归。以下代码演示如何使用`fitglm`函数拟合逻辑回归模型: ``` % 导入数据 data = importdata('data.csv'); % 提取输入特征和目标值 X = data(:, 1); y = data(:, 2); % 拟合逻辑回归模型 model = fitglm(X, y, 'Distribution', 'binomial'); % 预测新数据 new_data = 10; prediction = predict(model, new_data); ``` #### 2.1.3 支持向量机 支持向量机(SVM)是一种监督学习算法,用于分类和回归任务。SVM通过在高维空间中找到一个超平面来将数据点分隔开。超平面是将数据点分隔成不同类的决策边界。SVM模型可以用以下公式表示: ``` w^T x + b = 0 ``` 其中: * w 是超平面的法向量 * x 是输入特征 * b 是截距 MATLAB中使用`svmtrain`函数训练SVM模型。以下代码演示如何使用`svmtrain`函数训练SVM分类模型: ``` % 导入数据 data = importdata('data.csv'); % 提取输入特征和目标值 X = data(:, 1:end-1); y = data(:, end); % 训练SVM分类模型 model = svmtrain(X, y); % 预测新数据 new_data = [10, 20]; prediction = predict(model, new_data); ``` ### 2.2 无监督学习算法 无监督学习算法是一种机器学习算法,它利用未标记的数据集来发现数据中的模式和结构。未标记的数据集仅包含输入特征,没有相应的目标值。无监督学习算法的目标是学习一个模型,该模型可以根据输入特征对数据进行分组或降维。 #### 2.2.1 聚类分析 聚类
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