MATLAB数据挖掘算法实战：K均值、决策树与支持向量机

法（Support Vector Machines, SVMs）： 支持向量机是一种强大的分类和回归方法，尤其在处理小样本和高维数据时表现出色。SVM通过构造最大边距超平面来划分数据，使得不同类别的数据点尽可能地被分开。在Matlab中，我们可以使用fitcsvm函数来实现支持向量机： ```matlab % 导入数据 load iris X = meas(:, [3 4]); % 选择特征 Y = species; % 创建SVM模型 svmModel = fitcsvm(X, Y); % 预测新的样本 newData = [5.1, 3.5]; % 新样本 predictedLabel = predict(svmModel, newData); % 可视化支持向量和决策边界 plot(svmModel, 'KernelFunction', 'linear'); ``` 上述代码中，我们首先导入鸢尾花数据集，然后选取特定的特征。使用fitcsvm函数训练SVM模型，接着对新的数据点进行预测。最后，如果选择线性核函数，可以用plot函数画出支持向量和决策边界。 4. 随机森林（Random Forests）： 随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其平均结果来提高预测准确性和防止过拟合。在Matlab中，我们可以使用TreeBagger函数来实现随机森林： ```matlab % 导入数据 load ionosphere X = meas; Y = vec2ind(gendata); % 将二进制标签转换为整数 % 创建随机森林模型 numTrees = 100; % 构建的树的数量 rfModel = TreeBagger(numTrees, X, Y, 'Method', 'classification'); % 预测新的样本 newData = X(1,:); % 新样本 predictedLabel = predict(rfModel, newData); % 可视化重要特征 importance = importance(rfModel); bar(importance); xlabel('Feature Index'); ylabel('Importance'); ``` 此处，我们用ionosphere数据集训练随机森林模型，创建指定数量的决策树。对新数据进行预测，并通过importance属性获取各个特征的重要性，进一步用bar函数进行可视化。 5. 协同过滤（Collaborative Filtering）： 在推荐系统中，协同过滤是一种常见的方法，它基于用户的行为和物品的相似性进行预测。在Matlab中，可以使用推荐工具箱实现这一算法： ```matlab % 假设我们有一个用户-物品评分矩阵R R = randi([1,5], 100, 20); % 100个用户对20个物品的评分 % 使用协同过滤创建推荐系统 cfModel = Recommender(R, 'Method', 'collaborative'); % 对新用户进行预测 newUserRating = predict(cfModel, [101 R(:,1:end-1)]); % 获取最推荐的物品 [~, topItems] = max(newUserRating, [], 2); ``` 这段代码中，我们创建了一个随机的评分矩阵，然后使用Recommender函数建立协同过滤模型。对新用户进行评分预测，并找出推荐度最高的物品。 以上就是MATLAB在数据挖掘领域的一些常用算法及其实现代码。这些算法涵盖了聚类、分类、回归和推荐等多个方面，可以帮助用户对数据进行深入分析和理解。通过熟练掌握这些工具和方法，可以有效地应用于实际问题，解决数据驱动的挑战。