MATLAB机器学习：数据挖掘与预测建模，探索数据价值

# 1. MATLAB机器学习概览**

MATLAB是一个强大的技术计算平台，它提供了一套全面的工具和库，用于机器学习任务。本节将提供MATLAB机器学习功能的概述，包括：

- MATLAB中机器学习的优势和局限性
- MATLAB机器学习工具箱和库
- 机器学习工作流程的概述，包括数据预处理、模型训练和评估

# 2. 数据挖掘与预处理

### 2.1 数据获取和探索

#### 2.1.1 数据源和数据类型

数据获取是机器学习项目中的第一步。数据源可以是各种形式，包括：

- **结构化数据：**存储在表格或数据库中的数据，具有明确的模式和数据类型。
- **非结构化数据：**没有明确模式或数据类型的数据，例如文本、图像和视频。
- **半结构化数据：**介于结构化和非结构化数据之间的数据，具有部分结构，但可能包含非结构化元素。

数据类型决定了数据的表示方式，包括：

- **数值数据：**可以进行数学运算的数据，例如整数、浮点数和复数。
- **分类数据：**表示离散类别的数据，例如性别、职业和语言。
- **有序数据：**具有固有顺序的分类数据，例如教育水平、收入水平和客户满意度。

#### 2.1.2 数据可视化和探索性数据分析

数据可视化是通过图形表示数据以发现模式和趋势的有效方法。常用的可视化技术包括：

- **直方图：**显示数据分布的频率分布。
- **散点图：**显示两个变量之间的关系。
- **箱线图：**显示数据分布的中心趋势、离散度和异常值。

探索性数据分析 (EDA) 是通过统计方法和可视化技术探索和总结数据特征的过程。EDA 可以帮助识别：

- **缺失值：**数据集中缺少的数据点。
- **异常值：**与数据集中其他值显着不同的数据点。
- **模式和趋势：**数据中的规律性。

### 2.2 数据预处理

数据预处理是将原始数据转换为适合机器学习模型训练和评估的过程。它包括以下步骤：

#### 2.2.1 数据清洗和处理缺失值

数据清洗涉及识别和处理错误、不一致和缺失的数据。处理缺失值的方法包括：

- **删除：**删除包含缺失值的记录或特征。
- **插补：**使用统计方法或机器学习算法估计缺失值。
- **平均值：**用特征的平均值填充缺失值。

#### 2.2.2 数据归一化和标准化

数据归一化和标准化将数据缩放或转换到一个特定的范围或分布。这有助于提高机器学习算法的性能，因为它们可以减少特征之间的差异并改善模型的收敛性。

- **归一化：**将数据缩放至 0 到 1 之间的范围。
- **标准化：**将数据转换为具有均值为 0 和标准差为 1 的分布。

% 数据归一化
data_normalized = normalize(data, 'range');

% 数据标准化
data_standardized = standardize(data);

**代码逻辑分析：**

* `normalize` 函数将数据缩放至 0 到 1 之间的范围。
* `standardize` 函数将数据转换为均值为 0 和标准差为 1 的分布。

**参数说明：**

* `data`: 要归一化或标准化的数据。
* `range`: 归一化时的目标范围。

# 3. 监督学习模型

监督学习是一种机器学习类型，其中模型从标记数据中学习，该数据包含输入特征和相应的输出标签。在监督学习中，模型学习将输入特征映射到输出标签的函数。

### 3.1 线性回归

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连