MATLAB机器学习秘籍:监督学习、无监督学习和模型评估

发布时间: 2024-05-25 05:06:03 阅读量: 89 订阅数: 33
![MATLAB机器学习秘籍:监督学习、无监督学习和模型评估](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/afaeadb602f50fee66c19584614b5574.png) # 1. MATLAB机器学习基础** MATLAB是一种强大的技术计算语言,广泛应用于机器学习领域。它提供了丰富的工具箱和函数库,使开发和部署机器学习模型变得更加容易。 在本章中,我们将介绍MATLAB机器学习的基本概念,包括: * 机器学习的类型(监督学习、无监督学习) * MATLAB中机器学习工具箱的概述 * 数据预处理和特征工程的基础知识 # 2.1 线性回归 ### 2.1.1 模型原理和参数估计 **模型原理** 线性回归是一种预测模型,用于预测连续目标变量。它假设目标变量与一个或多个自变量之间存在线性关系。线性回归模型的方程为: ``` y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε ``` 其中: * y 是目标变量 * x1, x2, ..., xn 是自变量 * β0, β1, ..., βn 是模型参数 * ε 是误差项 **参数估计** 线性回归模型的参数可以通过最小二乘法估计。最小二乘法是一种优化技术,用于找到一组参数,使得模型预测与实际观测值之间的平方误差最小。 在 MATLAB 中,可以使用 `fitlm` 函数拟合线性回归模型。`fitlm` 函数返回一个 `LinearModel` 对象,其中包含模型参数和统计信息。 ``` % 数据 data = [1, 1; 2, 3; 4, 5; 6, 7; 8, 9]; % 拟合线性回归模型 model = fitlm(data(:,1), data(:,2)); % 获取模型参数 coefficients = model.Coefficients; ``` ### 2.1.2 模型评估和选择 **模型评估** 线性回归模型的评估指标包括: * **均方根误差(RMSE)**:预测值与实际值之间的平方误差的平方根。 * **平均绝对误差(MAE)**:预测值与实际值之间的绝对误差的平均值。 * **决定系数(R^2)**:模型解释目标变量变异的比例。 **模型选择** 为了选择最佳的线性回归模型,可以采用以下步骤: 1. 划分数据集为训练集和测试集。 2. 在训练集上拟合多个线性回归模型,使用不同的自变量组合。 3. 使用测试集评估模型,选择具有最佳评估指标的模型。 ``` % 划分数据集 [trainData, testData] = splitData(data, 0.75); % 拟合多个线性回归模型 models = cell(1, 3); models{1} = fitlm(trainData(:,1), trainData(:,2)); models{2} = fitlm(trainData(:,1:2), trainData(:,2)); models{3} = fitlm(trainData(:,1:3), trainData(:,2)); % 评估模型 results = cell(1, 3); for i = 1:3 results{i} = evaluateModel(models{i}, testData); end % 选择最佳模型 bestModel = results{find(cellfun(@(x) x.RMSE, results) == min(cellfun(@(x) x.RMSE, results)))}; ``` # 3.1 聚类分析 聚类分析是一种无监督学习技术,它将数据点分组为具有相似特征的簇。MATLAB 中提供了多种聚类算法,其中最常用的两种是 K-Means 算法和层次聚类算
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