MATLAB机器学习实战：打造智能应用，引领人工智能时代

# 1. MATLAB机器学习简介**

MATLAB是一种强大的技术计算语言，它提供了广泛的工具和函数，用于机器学习任务。机器学习是一种人工智能领域，它使计算机能够从数据中学习，而无需显式编程。

MATLAB机器学习工具箱是一个专门的工具集，它提供了用于数据预处理、特征工程、机器学习算法和模型评估的函数。它使数据科学家和工程师能够快速高效地开发和部署机器学习模型。

MATLAB机器学习的优势包括：

* **交互式环境：**MATLAB提供了一个交互式环境，允许用户快速探索数据、开发算法和可视化结果。
* **丰富的工具箱：**MATLAB机器学习工具箱提供了广泛的函数和算法，涵盖了从数据预处理到模型部署的整个机器学习生命周期。
* **高性能计算：**MATLAB支持并行计算，这可以显著提高机器学习算法的训练和评估速度。

# 2. MATLAB机器学习基础

### 2.1 数据预处理和特征工程

数据预处理和特征工程是机器学习流程中至关重要的步骤，它们为机器学习算法提供了高质量的数据，从而提高模型的性能。

#### 2.1.1 数据清洗和转换

**数据清洗**涉及识别和处理数据中的错误、缺失值和异常值。常见的清洗技术包括：

- **删除：**删除包含过多缺失值或异常值的记录。
- **填充：**使用均值、中位数或众数等统计量填充缺失值。
- **转换：**将数据转换为更适合机器学习算法处理的格式，例如对分类变量进行独热编码。

**数据转换**将数据从原始格式转换为更适合机器学习模型的格式。常见的转换技术包括：

- **标准化：**将数据缩放到具有零均值和单位方差的范围，以消除不同特征量纲的影响。
- **归一化：**将数据映射到特定范围（通常为 [0, 1]），以处理具有不同范围的特征。

#### 2.1.2 特征选择和降维

**特征选择**涉及从原始特征集中选择与目标变量最相关的特征。这有助于减少模型的复杂性，提高其可解释性。常见的特征选择方法包括：

- **过滤法：**基于统计度量（例如信息增益或卡方检验）对特征进行排名。
- **包装法：**迭代地添加或删除特征，以优化模型性能。
- **嵌入法：**在训练模型的过程中同时执行特征选择。

**降维**通过将高维数据投影到低维空间来减少特征的数量。这有助于解决过拟合问题，并提高模型的泛化能力。常见的降维技术包括：

- **主成分分析 (PCA)：**将数据投影到方差最大的主成分上。
- **奇异值分解 (SVD)：**将数据分解为奇异值、左奇异向量和右奇异向量的乘积。
- **t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE)：**一种非线性降维技术，用于可视化高维数据。

### 2.2 机器学习算法

机器学习算法是用于从数据中学习模式和做出预测的数学模型。它们分为两大类：监督学习和无监督学习。

#### 2.2.1 监督学习算法

监督学习算法从带标签的数据中学习，其中标签表示目标变量的值。常见的监督学习算法包括：

##### 2.2.1.1 线性回归

**线性回归**是一种用于预测连续目标变量的算法。它拟合一条直线，使预测值与实际值之间的误差最小。

**代码块：**

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 提取特征和目标变量
X = data{:, 1:end-1};
y = data{:, end};

% 训练线性回归模型
model = fitlm(X, y);

% 使用模型进行预测
predictions = predict(model, X);

**逻辑分析：**

* `readtable` 函数从 CSV 文件中导入数据。
* `fitlm` 函数训练线性回归模型。
* `predict` 函数使用模型对新数据进行预测。

##### 2.2.1.2 逻辑回归

**逻辑回归**是一种用于预测二分类目标变量的算法。它拟合一个逻辑函数，将输入映射到概率值。

**代码块：**

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 提取特征和目标变量
X =