MATLAB机器学习实战指南：从理论到实践，10个案例探索机器学习奥秘

# 1. 机器学习基础

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习。机器学习算法通过从训练数据中识别模式和关系来实现这一点，从而能够对新数据做出预测或决策。

机器学习算法可以分为两大类：监督学习和无监督学习。监督学习算法使用标记数据（即带有已知输出的数据）进行训练，而无监督学习算法使用未标记数据进行训练。监督学习算法用于预测或分类任务，而无监督学习算法用于发现数据中的模式和结构。

# 2. MATLAB机器学习环境

### 2.1 MATLAB工作空间和变量

MATLAB工作空间是一个交互式环境，用于存储和操作数据、变量和函数。它提供了一个命令行界面，允许用户输入命令、执行脚本并查看结果。

MATLAB变量是存储数据的命名实体。它们可以是标量（单个值）、向量（一维数组）、矩阵（二维数组）或更高维度的数组。变量的名称必须以字母开头，后面可以跟字母、数字或下划线。

### 2.2 数据预处理和特征工程

数据预处理是机器学习过程中至关重要的一步，它涉及到对原始数据进行转换和清理，以使其适合建模。常见的预处理步骤包括：

- **数据清理：**删除缺失值、异常值和重复数据。
- **数据归一化：**将数据缩放或标准化到特定范围，以改善模型性能。
- **特征工程：**提取、转换和创建新特征，以增强模型的预测能力。

### 2.3 模型训练和评估

模型训练是使用训练数据构建机器学习模型的过程。MATLAB提供了各种机器学习算法，包括：

- **监督学习：**用于预测连续值（回归）或离散值（分类）。
- **无监督学习：**用于发现数据中的模式和结构。

模型评估是评估模型性能的过程。常见的评估指标包括：

- **准确率：**正确预测的样本数与总样本数之比。
- **召回率：**正确预测的正样本数与实际正样本数之比。
- **F1分数：**准确率和召回率的加权平均值。

#### 代码示例：

% 导入数据
data = importdata('data.csv');

% 数据预处理
data = cleanData(data);
data = normalizeData(data);

% 特征工程
features = extractFeatures(data);

% 模型训练
model = trainModel(features, labels);

% 模型评估
[accuracy, recall, f1] = evaluateModel(model, features, labels);

#### 代码逻辑分析：

- `importdata()`函数从CSV文件中导入数据。
- `cleanData()`和`normalizeData()`函数执行数据清理和归一化。
- `extractFeatures()`函数从数据中提取特征。
- `trainModel()`函数使用训练数据训练机器学习模型。
- `evaluateModel()`函数使用测试数据评估模型性能。

# 3.1 线性回归

### 3.1.1 模型原理和算法

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续型目标变量。它假设目标变量与输入特征之间存在线性关系，即：

y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε

其中：

* y 是目标变量
* x1, x2, ..., xn 是输入特征
* β0,