MATLAB高级数据分析：探索高级统计和机器学习技术，赋能数据驱动决策

# 1. MATLAB高级数据分析概述

MATLAB是一个强大的技术计算环境，广泛用于高级数据分析。它提供了丰富的工具和函数，使数据科学家和分析师能够高效地处理、分析和可视化复杂的数据集。

MATLAB的高级数据分析功能包括：

- **统计建模与分析：**概率分布、参数估计、回归分析、分类分析
- **机器学习技术：**监督学习（支持向量机、随机森林）、无监督学习（聚类分析、降维技术）
- **数据可视化与探索：**交互式图表、高级数据探索技术（主成分分析、异常值检测）
- **高级数据分析应用：**金融数据分析、医疗数据分析

# 2.1 概率分布与参数估计

### 2.1.1 常见概率分布

概率分布描述了随机变量可能取值的概率。MATLAB 提供了各种概率分布函数，包括：

- **正态分布 (normdist)**：用于表示连续随机变量，其值呈钟形分布。
- **二项分布 (binopdf)**：用于表示离散随机变量，其值表示在固定次数试验中成功事件发生的次数。
- **泊松分布 (poisspdf)**：用于表示离散随机变量，其值表示在固定时间或空间间隔内发生的事件数。
- **指数分布 (exppdf)**：用于表示连续随机变量，其值表示事件发生的时间间隔。

### 2.1.2 参数估计方法

参数估计是根据样本数据估计概率分布的参数的过程。MATLAB 提供了以下参数估计方法：

- **最大似然估计 (mle)**：通过找到使似然函数最大化的参数值来估计参数。
- **矩估计 (method of moments)**：通过匹配样本矩和分布矩来估计参数。
- **贝叶斯估计 (bayesest)**：通过结合先验分布和观测数据来估计参数。

**代码块 1：正态分布参数估计**

% 生成正态分布样本
data = normrnd(5, 2, 1000);

% 最大似然估计
mle_params = mle(data, 'distribution', 'normal');

% 输出估计参数
fprintf('均值估计值：%.2f\n', mle_params(1));
fprintf('标准差估计值：%.2f\n', mle_params(2));

**逻辑分析：**

此代码块使用 `normrnd` 函数生成正态分布样本，然后使用 `mle` 函数进行最大似然估计。`mle` 函数返回一个包含估计均值和标准差的结构体。

**参数说明：**

- `data`：要估计参数的样本数据。
- `distribution`：要拟合的概率分布类型，此处为正态分布。
- `mle_params`：包含估计参数的结构体。

# 3. 机器学习技术

机器学习作为人工智能领域的核心技术，在MATLAB中得到了广泛的应用。本章将重点介绍监督学习和无监督学习两大类机器学习技术，并深入探讨其原理、算法和在MATLAB中的实现。

### 3.1 监督学习

监督学习是一种机器学习方法，它通过从标记的数据中学习模式，来