MATLAB 2017 机器学习：入门指南，开启数据科学之旅

# 1. MATLAB 机器学习简介

MATLAB 是一款强大的技术计算语言，它在机器学习领域有着广泛的应用。机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。MATLAB 提供了丰富的机器学习工具箱，包括数据预处理、特征工程、机器学习算法和模型评估功能。

本指南将带领您了解 MATLAB 机器学习的基础知识。我们将涵盖数据预处理、特征工程、监督学习和无监督学习算法，以及算法评估和选择。通过本指南，您将获得使用 MATLAB 进行机器学习所需的基础知识和技能。

# 2. MATLAB 机器学习基础

MATLAB 机器学习基础是机器学习之旅的基石，为理解和应用机器学习算法奠定了坚实的基础。本章将深入探讨数据预处理、特征工程、机器学习算法以及算法评估和选择等关键概念。

### 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工作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和准确性。

#### 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。MATLAB 提供了各种函数，如 `ismissing`、`isnan` 和 `isinf`，用于识别和处理缺失值。此外，`fillmissing` 函数可用于使用各种方法（如均值、中值或线性插值）填充缺失值。

数据转换包括将数据从一种格式转换为另一种格式，以使其更适合机器学习算法。例如，`categorical` 函数可用于将分类变量转换为分类数组，而 `onehotencode` 函数可用于将分类变量转换为独热编码。

#### 2.1.2 特征选择和降维

特征选择涉及从原始数据集中选择最具信息性和预测性的特征。MATLAB 提供了各种特征选择方法，如 `fscv`（特征选择交叉验证）和 `sequentialfs`（顺序特征选择）。

降维涉及减少特征空间的维度，同时保留数据中的重要信息。MATLAB 提供了降维技术，如主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。

### 2.2 机器学习算法

机器学习算法是机器学习的核心，它们从数据中学习模式和关系，并对新数据进行预测。MATLAB 提供了广泛的机器学习算法，涵盖监督学习和无监督学习。

#### 2.2.1 监督学习算法

监督学习算法从带有标签的数据中学习，其中标签表示数据的目标值。MATLAB 中常见的监督学习算法包括：

- **逻辑回归：**用于二分类问题，通过逻辑函数将输入映射到输出。
- **决策树：**通过一系列规则将数据划分为子集，以预测目标值。
- **支持向量机：**通过找到将数据点分隔为不同类的超平面来进行分类。

#### 2.2.2 无监督学习算法

无监督学习算法从没有标签的数据中学习，发现数据中的模式和结构。MATLAB 中常见的无监督学习算法包括：

- **K 均值聚类：**将数据点聚类到 K 个组中，每个组具有相似的特征。
- **层次聚类：**根据数据点之间的相似性创建层次结构的聚类。
- **主成分分析（PCA）：**通过找到数据中方差最大的方向来降低数据维度。

#### 2.2.3 算法评估和选择

选择和评估机器学习算法对于确保模型的性能至关重要。MATLAB 提供了各种评估指标，如准确率、召回率和 F1 分数，用于比较算法的性能。此外，`fitcvm` 函数可用于执行交叉验证，以评估算法在不同数据集上的泛化能力。

通过结合数据预处理、特征工程、机器学习算法和算法评估，我们可以建立健壮且准确的机器学习模型，有效地从数据中提取知识。

# 3. MATLAB 机器学习实践

### 3.1 分类问题

#### 3.1.1 逻辑回归

**逻辑回归**是一种二分类算法，用于预测二进制输出（0 或 1）。它将输入特征映射到概率值，表示属于