MATLAB机器学习实战：从预测模型到图像分割

# 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