Matlab多变量数据回归预测：高斯过程回归(GPR)完整实现

GPR是一种强大的非参数贝叶斯回归方法，广泛应用于统计和机器学习领域中的回归问题。在此资源中，开发者通过Matlab提供了一种实现方式，使得可以处理包含多个输入变量的数据，并预测一个单一的输出变量。 高斯过程回归（GPR）是一种概率性的回归技术，它基于高斯过程的假设来对数据进行拟合和预测。GPR模型不仅给出了预测值，还能给出预测的不确定性度量。在统计建模和机器学习领域，GPR常用于回归任务，因为它可以很好地处理小样本和非线性问题。 Matlab是一个高性能的数值计算和可视化环境，被广泛应用于工程、科学研究和教育领域。Matlab具有强大的数值计算能力和直观的编程接口，适合进行算法开发和原型设计。此外，Matlab提供的工具箱中包含了大量预先编写的函数，可以方便地实现各种数学计算和算法。 在本资源中，除了核心的高斯过程回归算法实现之外，还包括了一个用于数据处理和结果评价的模块。这一模块能够接受Excel格式的数据输入，并提供了多种评价指标来衡量模型预测的准确度和可靠性，包括R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）等。这些指标是衡量回归模型性能的标准工具，它们从不同的角度反映了模型预测值与真实值之间的差异。 为了便于用户理解和使用，代码作者提供了一系列的图表文件（GRP1.png至GRP6.png），这些图表可能是对数据分布、模型拟合效果以及预测结果的可视化展示。通过这些图表，用户可以直观地评估模型的预测效果和数据的特征。 使用说明中提到的'initialization.m'文件可能包含了一些必要的参数初始化代码，而'main.m'则是程序的主入口文件。在运行环境方面，本资源要求Matlab的版本至少为2018，以确保代码的兼容性和稳定性。 最后，'data.xlsx'文件可能包含了实际使用中的数据样本，方便用户直接替换原有数据进行模型的训练和预测。这种设计使得用户可以不改动源码的情况下，仅仅通过替换Excel数据文件来尝试不同的数据集，从而评估模型在不同情况下的表现。"