MATLAB多元线性回归非线性关系处理秘籍:多项式回归和核函数,扩展模型适用范围

发布时间: 2024-06-09 06:25:00 阅读量: 162 订阅数: 93
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MATLAB 多元线性回归

![MATLAB多元线性回归非线性关系处理秘籍:多项式回归和核函数,扩展模型适用范围](https://www.hrwhisper.me/images/machine-learning-support-vector-machine-2-kernel-function-and-soft-margin-svm/polynomial-kernel-function.png) # 1. 多元线性回归简介 多元线性回归是一种统计模型,用于预测一个连续的因变量(目标变量)与多个自变量(预测变量)之间的关系。它假设因变量和自变量之间的关系是线性的,即自变量的变化会以恒定的速率影响因变量。 多元线性回归模型的方程为: ``` y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε ``` 其中: * y 是因变量 * x1, x2, ..., xn 是自变量 * β0, β1, ..., βn 是模型系数 * ε 是误差项,表示模型无法解释的因变量的变化 # 2. 多元线性回归非线性关系处理 在现实世界中,许多数据呈现出非线性关系,而多元线性回归模型假设变量之间存在线性关系。为了处理非线性关系,有两种常用的技术:多项式回归和核函数。 ### 2.1 多项式回归 #### 2.1.1 多项式回归的原理 多项式回归通过将自变量提升到更高的幂次来拟合非线性关系。假设我们有一个多元线性回归模型: ``` y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn ``` 其中,y是因变量,x1、x2、...、xn是自变量,β0、β1、...、βn是模型参数。 多项式回归将自变量提升到d次幂,得到一个d次多项式模型: ``` y = β0 + β1x1 + β2x1^2 + ... + βd+1x1^d + βd+2x2 + βd+3x2^2 + ... + βd+n+1x2^d + ... + βd+n+1xn^d ``` 通过增加多项式的次数,模型可以拟合更复杂的非线性关系。 #### 2.1.2 多项式回归的模型选择和评估 选择合适的多项式次数至关重要。次数太低可能无法拟合非线性关系,而次数太高可能导致过拟合。 模型选择可以使用以下方法: - **交叉验证:**将数据集分成训练集和测试集,使用训练集拟合不同次数的多项式模型,然后在测试集上评估模型的性能。 - **AIC(赤池信息准则):**一种模型选择准则,它考虑了模型的拟合度和复杂度。AIC较小的模型更优。 模型评估可以使用以下指标: - **均方误差(MSE):**预测值与真实值之间的平均平方差。 - **决定系数(R^2):**模型拟合程度的度量,取值范围为0到1,1表示完美拟合。 ### 2.2 核函数 #### 2.2.1 核函数的原理 核函数是一种将非线性数据映射到高维特征空间的技术,从而使数据在高维空间中线性可分。 核函数K(x, y)定义了两个数据点x和y在特征空间中的相似度。常用的核函数有: - **线性核:**K(x, y) = x^T y - **多项式核:**K(x, y) = (x^T y + c)^d - **径向基核:**K(x, y) = exp(-γ||x - y||^2) 其中,c和γ是核函数的参数。 #### 2.2.2 常用核函数的类型和选择 不同的核函数适用于不同的数据类型和任务。 | 核函数 | 优点 | 缺点 | |---|---|---| | 线性核 | 计算简单 | 仅适用于线性可分的数据 | | 多项式核 | 可以拟合复杂非线性关系 | 容易过拟合 | | 径向基核 | 适用于高维数据 | 参数选择较困难 | 核函数的选择取决于数据的性质和任务的目标。 # 3. MATLAB中多项式回归和核函数的实现 ### 3.1 多项式回归的实现 #### 3.1.1 多项式模型的拟合 在MATLAB中,可以使用`polyfit`函数拟合多项式模型。该函数的语法如下: ``` p = polyfit(x, y, n) ``` 其中: * `x`:输入特征向量 * `y`:输出目标向量 * `n`:多项式的阶数 `polyfit`函数返回一个包含多项式系数的向量`p`。系数`p(1)`对应于最高阶项,`p(end)`对应于常数项。 例如,拟合一个二次多项式模型: ``` x = [1, 2, 3, 4, 5]; y = [2, 4, 8, 16, 32]; p = polyfit(x, y, 2); ``` 拟合后的模型为: ``` y = 2 + 4x + 8x^2 ``` #### 3.1.2 模型评估和预测 拟合多项式模型后,可以使用`polyval`函数评估模型并进行预测。`polyval`函数的语法如下: ``` y = polyval(p, x) ``` 其中: * `p`:多项式系数向量 * `x`:输入特征向量 `polyval`函数返回一个包含预测值`y`的向量。 例如,使用拟合的二次多项式模型预测`x = 6`时的输出: ``` y_pred = polyval(p, 6); ``` 预测值`y_pred`为50。 ### 3.2 核函数的实现 #### 3.2.1 核函数的应用 在MATLAB中,可以使用`fitcknn`函数将核函数应用于分类或回归任务。`fitcknn`函数的语法如下: ``` mo ```
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