MATLAB机器学习项目实战指南：从头到尾构建机器学习解决方案

# 1. 机器学习基础

机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。机器学习算法通过识别模式和关系，从数据中提取知识，从而使计算机能够执行诸如预测、分类和决策等任务。

机器学习算法分为两大类：监督学习和无监督学习。监督学习算法使用标记数据（即具有已知输出的数据）进行训练，而无监督学习算法使用未标记数据（即不具有已知输出的数据）进行训练。

监督学习算法的常见类型包括：

- 线性回归：用于预测连续变量。
- 逻辑回归：用于预测二进制变量。
- 决策树：用于创建决策规则。
- 支持向量机：用于分类和回归。

# 2. MATLAB机器学习工具箱

### 2.1 MATLAB中的数据预处理和特征工程

#### 2.1.1 数据导入和清洗

**数据导入**

MATLAB提供多种数据导入函数，例如`importdata`、`readtable`和`xlsread`。这些函数可以从各种文件格式（例如CSV、Excel和文本文件）导入数据。

% 从CSV文件导入数据
data = importdata('data.csv');

% 从Excel文件导入数据
data = readtable('data.xlsx');

% 从文本文件导入数据
data = importdata('data.txt', '\t', 1);  % 使用制表符分隔，跳过第一行标题

**数据清洗**

数据清洗是机器学习中至关重要的步骤，它涉及处理缺失值、异常值和不一致性。MATLAB提供了一系列函数来执行这些任务，例如`ismissing`、`isnan`和`isinf`。

% 查找缺失值
missing_data = ismissing(data);

% 删除缺失值
data(missing_data, :) = [];

% 替换异常值
data(data > 1000) = 1000;  % 将大于1000的值替换为1000

#### 2.1.2 特征缩放和正则化

**特征缩放**

特征缩放将不同特征的值映射到相同的范围，以防止某些特征在训练过程中对模型产生过大影响。MATLAB提供了`scale`和`normalize`函数进行特征缩放。

% 使用scale函数进行标准化（均值为0，标准差为1）
data_scaled = scale(data);

% 使用normalize函数进行归一化（范围为[0, 1]）
data_normalized = normalize(data);

**正则化**

正则化是一种技术，用于减少模型的过拟合。MATLAB提供了`lasso`和`ridge`函数进行正则化。

% 使用lasso正则化
lasso_model = lasso(data, labels, 'Lambda', 0.1);  % Lambda为正则化参数

% 使用ridge正则化
ridge_model = ridge(data, labels, 'Lambda', 0.1);  % Lambda为正则化参数

### 2.2 MATLAB中的机器学习算法

#### 2.2.1 监督学习算法（回归和分类）

**回归算法**

MATLAB提供了多种回归算法，例如线性回归、多项式回归和支持向量回归。

% 线性回归
linear_model = fitlm(data, labels);

% 多项式回归
poly_model = fitlm(data, labels, 'PolyOrder', 2);  % 二次多项式回归

% 支持向量回归
svr_model = fitrsvm(data, labels, 'KernelFunction', 'rbf');  % 使用径向基核函数的SVR

**分类算法**

MATLAB提供了多种分类算法，例如逻辑回归、决策树和支持向量机。

% 逻辑回归
logistic_model = fitglm(data, labels, 'Distribution', 'binomial');

% 决策树
tree_model = fitctree(data, labels);

% 支持向量机
svm_model = fitcsvm(data, labels, 'KernelFunction', 'rbf');  % 使用径向基核函数的SVM

#### 2.2.2 无监督学习算法（聚类和降维）

**聚类算法**

MATLAB提供了多种聚类算法，例如k均值聚类、层次