MATLAB机器学习入门指南：探索机器学习的基础知识，开启AI之旅

# 1. 机器学习基础**

机器学习是计算机科学的一个分支，它赋予计算机从数据中自动学习的能力，而无需明确编程。机器学习算法可以分析数据，识别模式，并做出预测或决策。

机器学习分为两大类：监督式学习和非监督式学习。在监督式学习中，算法使用带有标签的数据进行训练，其中标签表示数据的正确输出。在非监督式学习中，算法使用未标记的数据进行训练，并试图发现数据中的隐藏模式或结构。

# 2. MATLAB中的机器学习算法

MATLAB为机器学习提供了广泛的算法和工具，涵盖监督式学习和非监督式学习。本节将深入探讨MATLAB中常用的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、聚类和降维。

### 2.1 监督式学习算法

监督式学习算法利用标记数据（即具有已知输出的数据）来学习输入和输出之间的关系。MATLAB中常用的监督式学习算法包括：

#### 2.1.1 线性回归

**描述：** 线性回归是一种用于预测连续变量的算法。它假设输入变量和输出变量之间存在线性关系。

**代码：**

% 导入数据
data = load('data.csv');

% 分割数据
X = data(:, 1:end-1);  % 特征
y = data(:, end);    % 标签

% 创建线性回归模型
model = fitlm(X, y);

% 预测新数据
new_data = [2, 3, 4];
prediction = predict(model, new_data);

**逻辑分析：**

* `fitlm` 函数创建一个线性回归模型，它使用最小二乘法来拟合输入和输出数据之间的线性关系。
* `predict` 函数使用训练好的模型对新数据进行预测。

#### 2.1.2 逻辑回归

**描述：** 逻辑回归是一种用于预测二元分类输出（即 0 或 1）的算法。它假设输入变量和输出变量之间存在逻辑关系。

**代码：**

% 导入数据
data = load('data.csv');

% 分割数据
X = data(:, 1:end-1);  % 特征
y = data(:, end);    % 标签

% 创建逻辑回归模型
model = fitglm(X, y, 'Distribution', 'binomial');

% 预测新数据
new_data = [2, 3, 4];
prediction = predict(model, new_data);

**逻辑分析：**

* `fitglm` 函数创建一个逻辑回归模型，它使用最大似然估计来拟合输入和输出数据之间的逻辑关系。
* `predict` 函数使用训练好的模型对新数据进行预测。

### 2.2 非监督式学习算法

非监督式学习算法利用未标记数据（即没有已知输出的数据）来发现数据中的模式和结构。MATLAB中常用的非监督式学习算法包括：

#### 2.2.1 聚类

**描述：** 聚类是一种将数据点分组到相似组中的算法。它用于识别数据中的自然分组。

**代码：**

% 导入数据
data = load('data.csv');

% 创建聚类模型
model = kmeans(data, 3);

% 分配数据点到簇
cluster_labels = model.Cluster;

**逻辑分析：**

* `kmeans` 函数创建一个 k-均值聚类模型，它将数据点分配到指定数量的簇中。
* `Cluster` 属性包含每个数据点的簇标签。

#### 2.2.2 降维

**描述：** 降维是一种将高维数据投影到低维空间中的算法。它用于减少数据复杂性并提高可视化和分析的效率。

**代码：**

% 导入数据
data = load('data.csv');

% 创