探索MATLAB机器学习算法：机器学习世界，开启智能时代

# 1. MATLAB机器学习基础**

MATLAB是用于技术计算的强大平台，它提供了广泛的工具和函数来实现机器学习算法。本章将介绍MATLAB机器学习的基础知识，包括：

- **机器学习概述：**机器学习的概念、类型和应用。
- **MATLAB机器学习工具箱：**MATLAB中用于机器学习的工具箱和功能的概述。
- **数据准备：**导入、处理和准备数据以进行机器学习分析。

# 2.1 线性回归

### 2.1.1 模型概述

线性回归是一种监督式机器学习算法，用于预测连续型目标变量。它假设目标变量与特征变量之间存在线性关系。线性回归模型的方程形式为：

y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε

其中：

* y 是目标变量
* x1, x2, ..., xn 是特征变量
* β0, β1, ..., βn 是模型参数
* ε 是误差项

### 2.1.2 参数估计和预测

线性回归模型的参数可以通过最小二乘法进行估计。最小二乘法是一种优化方法，它通过最小化目标变量与预测值之间的平方误差来找到最佳参数。

一旦参数估计完成，就可以使用模型对新的数据点进行预测。预测方程为：

ŷ = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn

其中：

* ŷ 是预测值
* x1, x2, ..., xn 是特征变量值

**代码块：**

% 导入数据
data = load('linear_regression_data.csv');
X = data(:, 1:2); % 特征变量
y = data(:, 3); % 目标变量

% 训练线性回归模型
model = fitlm(X, y);

% 预测新数据点
new_data = [3, 4]; % 特征变量值
y_pred = predict(model, new_data);

% 输出预测值
disp(['预测值：', num2str(y_pred)]);

**逻辑分析：**

* `fitlm` 函数用于训练线性回归模型。它接受特征变量矩阵 `X` 和目标变量向量 `y` 作为输入，并返回一个 `fitlm` 对象，该对象包含模型参数和统计信息。
* `predict` 函数用于对新数据点进行预测。它接受 `fitlm` 对象和新数据点 `new_data` 作为输入，并返回预测值 `y_pred`。

# 3. 非监督式学习算法

### 3.1 聚类分析

聚类分析是一种非监督式学习算法，用于将数据点分组为具有相似特征的组。它在数据挖掘、市场细分和客户关系管理等领域有广泛的应用。

#### 3.1.1 K-均值算法

K-均值算法是一种最常见的聚类算法。它通过迭代地将数据点分配到K个簇中来工作，其中K是预先指定的簇数。

**算法步骤：**

1. **随机初始化K个簇中心点。**
2. **计算每个数据点到每个簇中心的距离。**
3. **将每个数据点分配到距离其最近的簇中心点的簇中。**
4. **重新计算每个簇的中心点，作为簇中所有数据点的平均值。**
5. **重复步骤2-4，直到簇中心点不再发生变化。**

**代码示例：**

% 数据点
data = [1, 2; 3, 4; 5, 6; 7, 8; 9, 10];

% 簇数
k = 2;

% 随机初始化簇中心点
centroids = data(randperm(size(data, 1), k), :);

% 迭代聚类
while true
    % 计算每个数据点到每个簇中心的距离
    distances = pdist2(data, centroids);
    % 将每个数据点分配到距离其最近的簇中心点的簇中
    [~, assignments] = min(distances, [], 2);
    % 重新计算每个簇的中心点
    for i = 1:k
        centroids(i, :) = mean(data(assignments == i, :), 1);
    end
    % 检查簇中心点是否发生变化
    if all(