MATLAB机器学习秘籍：利用MATLAB探索机器学习世界

 # 1. 机器学习基础** 机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。它涉及构建算法，这些算法可以识别模式、做出预测和从经验中提高性能。 机器学习算法分为两大类：监督学习和非监督学习。监督学习使用标记数据（输入和输出对）来训练模型，以便模型能够预测新数据的输出。非监督学习使用未标记数据来发现数据中的隐藏模式或结构。 机器学习在各个领域都有广泛的应用，包括图像识别、自然语言处理、医疗诊断和金融预测。它已成为现代数据科学和人工智能的重要组成部分。 # 2. MATLAB机器学习工具箱 ### 2.1 MATLAB机器学习工具箱概述 MATLAB机器学习工具箱是一个功能强大的工具集，为MATLAB用户提供了广泛的机器学习算法和实用工具。它包含以下主要模块： - **数据预处理和特征工程：**用于数据导入、清洗、特征选择和降维。 - **模型训练和评估：**用于监督和非监督学习算法的训练、评估和诊断。 - **可视化和交互式工具：**用于数据探索、模型可视化和交互式开发。 ### 2.2 数据预处理和特征工程 #### 2.2.1 数据导入和清洗 MATLAB提供多种函数用于导入数据，包括`readtable`、`importdata`和`xlsread`。这些函数支持从各种文件格式（如CSV、Excel和MAT）导入数据。 数据清洗是机器学习中的一个关键步骤，涉及处理缺失值、异常值和冗余数据。MATLAB提供了`ismissing`、`isnan`和`isinf`等函数来检测缺失值和异常值。`unique`和`setdiff`等函数可用于查找重复项和移除冗余数据。 ``` % 导入CSV文件中的数据 data = readtable('data.csv'); % 检查缺失值 missing_values = sum(ismissing(data)); % 处理缺失值 data(ismissing(data)) = nan; % 将缺失值替换为NaN ``` #### 2.2.2 特征选择和降维 特征选择是识别和选择对机器学习模型最有用的特征的过程。MATLAB提供了`corrcoef`、`fscnrank`和`lasso`等函数来计算特征相关性、特征重要性和特征选择。 降维是减少特征数量的过程，同时保留数据的关键信息。MATLAB提供了`pca`、`svd`和`tsne`等函数来执行主成分分析、奇异值分解和t分布随机邻域嵌入。 ``` % 计算特征相关性 corr_matrix = corrcoef(data); % 使用Lasso进行特征选择 [selected_features, ~] = lasso(data, labels); % 使用PCA进行降维 [coeff, score, ~] = pca(data); ``` ### 2.3 模型训练和评估 #### 2.3.1 监督学习算法 MATLAB机器学习工具箱提供了各种监督学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机。这些算法用于预测连续或分类变量。 ``` % 使用线性回归进行预测 model = fitlm(data, labels); % 使用逻辑回归进行分类 model = fitglm(data, labels, 'Distribution', 'binomial'); % 使用决策树进行分类 model = fitctree(data, labels); ``` #### 2.3.2 非监督学习算法 非监督学习算法用于从未标记的数据中发现模式和结构。MATLAB机器学习工具箱提供了聚类分析、降维技术和异常检测算法。 ``` % 使用k均值聚类进行聚类 [idx, C] = kmeans(data, 3); % 使用PCA进行降维 [coeff, score, ~] = pca(data); % 使用LOF进行异常检测 [lof_scores, ~] = lof(data); ``` # 3. 监督学习实践** 监督学习是机器学习中的一种类型，它利用标记数据来训练模型，以便能够预测新数据的输出。在本章中，我们将探索 MATLAB 中的监督学习算法，包括线性回归、逻辑回归和决策树。 **3.1 线性回归** **3.1.1 模型原理和参数估计** 线性回归是一种预测连续变量的监督学习算法。它假设目标变量和