踏上人工智能之旅：MATLAB机器学习入门指南

# 1. MATLAB机器学习入门

**1.1 MATLAB简介**

MATLAB（Matrix Laboratory）是一种广泛用于科学计算、数据分析和机器学习的编程语言和环境。它提供了一系列用于数据处理、可视化和建模的内置函数和工具箱。

**1.2 机器学习概述**

机器学习是计算机科学的一个分支，它使计算机能够从数据中学习，而无需显式编程。机器学习算法可以识别模式、预测结果并做出决策。

# 2. MATLAB机器学习基础

### 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中至关重要的步骤，它们可以极大地影响模型的性能。

#### 2.1.1 数据清洗和转换

数据清洗涉及删除不完整或不准确的数据，以及处理缺失值。常见的技术包括：

- **删除缺失值：**如果缺失值数量较少，可以将它们删除。
- **插补缺失值：**可以使用均值、中位数或众数等统计方法来插补缺失值。
- **归一化：**将数据缩放或标准化到一个特定的范围，以确保特征具有相似的尺度。
- **二值化：**将连续变量转换为二进制变量，例如将年龄二值化为“年轻”和“年老”。

#### 2.1.2 特征选择和降维

特征选择和降维可以减少模型的复杂性和提高其可解释性。

- **特征选择：**选择与目标变量最相关的特征，以消除冗余和噪声。
- **降维：**使用主成分分析（PCA）或奇异值分解（SVD）等技术将高维数据投影到低维空间。

### 2.2 机器学习算法

机器学习算法可分为两大类：监督学习和无监督学习。

#### 2.2.1 监督学习算法

监督学习算法使用标记数据进行训练，其中输入数据与输出标签相关联。

- **线性回归：**预测连续变量，例如房屋价格或销售额。
- **逻辑回归：**预测二进制分类，例如垃圾邮件检测或医疗诊断。
- **支持向量机（SVM）：**一种非线性分类算法，可以处理高维数据。
- **决策树：**一种基于规则的分类和回归算法，可以解释模型的决策过程。

#### 2.2.2 无监督学习算法

无监督学习算法使用未标记数据进行训练，其中输入数据不与输出标签相关联。

- **聚类：**将数据点分组到相似组中，例如客户细分或图像识别。
- **异常检测：**识别与正常数据模式不同的数据点，例如欺诈检测或故障诊断。
- **降维：**使用PCA或SVD等技术将高维数据投影到低维空间，以进行可视化或数据探索。

#### 2.2.3 模型评估和选择

模型评估对于选择最佳机器学习算法至关重要。常用的评估指标包括：

- **准确率：**正确预测的样本数与总样本数的比率。
- **召回率：**实际为正类且预测为正类的样本数与实际为正类的样本数的比率。
- **F1分数：**准确率和召回率的调和平均值。
- **交叉验证：**将数据集分成训练集和测试集，以评估模型在未知数据上的性能。

# 3.1 分类问题

在分类问题中，目标是将数据点分配到预定义的类别中。MATLAB 提供了各种分类算法，包括逻辑回归、支持向量机和决策树。

#### 3.1.1 逻辑回归

逻辑回归是一种广受欢迎的分类算法，用于预测二元分类问题的概率。它使用逻辑函数将输入特征映射到概率值，表示数据点属于某个类的可能性。

% 导入数据
data = importdata('classification_data.csv');

% 提取特征和标签
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);

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

% 预测新数据点
new_data = [0.5, 0.7];
prediction = predict(model, new_data);

**逻辑分析：**

* `fitglm` 函数用于训练逻辑回归模型，`Distribution` 参数指定了二元分类的分布。
* `predict` 函数使用训练好的模型对新数据点进行预测，返回属于正类的概率。

#### 3.1.2 支持向量机

支持向量机 (S