MATLAB人工智能：机器学习与深度学习的应用指南

# 1. MATLAB人工智能简介

MATLAB是一种强大的技术计算语言，在人工智能领域具有广泛的应用。它提供了一系列工具和函数，使开发人员能够轻松构建、训练和部署人工智能模型。

MATLAB人工智能模块包含各种机器学习和深度学习算法，用于解决各种问题，包括图像识别、自然语言处理和时间序列预测。它还提供了可视化工具，用于探索数据、分析模型性能和生成交互式报告。

MATLAB人工智能工具箱易于使用，即使对于初学者来说也是如此。它提供了直观的界面和全面的文档，使开发人员能够快速上手并开始构建人工智能解决方案。

# 2. MATLAB机器学习基础

MATLAB机器学习工具箱提供了一系列函数和算法，用于执行各种机器学习任务。本章将介绍MATLAB机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、模型评估和选择。

### 2.1 监督学习

监督学习是一种机器学习类型，其中算法从带标签的数据中学习。标签表示数据点的目标值或类别。监督学习算法的目标是学习一个模型，该模型可以根据其特征预测新数据点的标签。

#### 2.1.1 分类算法

分类算法用于预测离散目标变量的值。MATLAB中常用的分类算法包括：

- **线性判别分析（LDA）：**一种线性分类器，假设数据点服从高斯分布。
- **支持向量机（SVM）：**一种非线性分类器，使用超平面将数据点分隔为不同的类别。
- **决策树：**一种树形结构，根据特征值对数据点进行递归划分。

#### 2.1.2 回归算法

回归算法用于预测连续目标变量的值。MATLAB中常用的回归算法包括：

- **线性回归：**一种线性模型，用于预测连续变量与一个或多个自变量之间的关系。
- **多项式回归：**一种非线性回归模型，用于预测连续变量与自变量之间多项式关系。
- **支持向量回归（SVR）：**一种非线性回归模型，使用核函数将数据点映射到高维空间。

### 2.2 无监督学习

无监督学习是一种机器学习类型，其中算法从不带标签的数据中学习。无监督学习算法的目标是发现数据中的模式和结构。

#### 2.2.1 聚类算法

聚类算法用于将数据点分组到不同的簇中。MATLAB中常用的聚类算法包括：

- **k-均值聚类：**一种基于距离的聚类算法，将数据点分配到最近的簇中心。
- **层次聚类：**一种基于层次结构的聚类算法，将数据点逐步合并到更大的簇中。
- **密度聚类：**一种基于密度的聚类算法，将数据点分组到密度较高的区域。

#### 2.2.2 降维算法

降维算法用于减少数据点的特征数量，同时保留重要信息。MATLAB中常用的降维算法包括：

- **主成分分析（PCA）：**一种线性降维算法，通过寻找数据中方差最大的方向来投影数据。
- **奇异值分解（SVD）：**一种非线性降维算法，通过分解数据矩阵来投影数据。
- **t分布随机邻域嵌入（t-SNE）：**一种非线性降维算法，通过最小化数据点之间的距离来投影数据。

### 2.3 模型评估和选择

在训练机器学习模型后，需要评估其性能并选择最佳模型。

#### 2.3.1 模型评估指标

MATLAB提供了一系列函数用于评估模型性能，包括：

- **准确率：**分类模型正确预测的样本比例。
- **召回率：**分类模型正确预测正例的样本比例。
- **F1分数：**准确率和召回率的调和平均值。
- **均方根误差（RMSE）：**回归模型预测值与实际值之间的平均平方根误