本文共 1119 字，大约阅读时间需要 3 分钟。

MATLAB机器学习概况

机器学习是一门多领域交叉学科，它整合了概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多个领域的知识。通过"训练"历史数据，机器学习使计算机能够"学习"模式或规律，并建立预测未来结果的模型。在现代科技发展中，机器学习已经渗透到电商、医疗、金融等各个领域。

机器学习主要分为两类：

MATLAB提供了强大的机器学习工具箱，支持分类、回归、聚类等模型的训练与验证。

分类技术

分类任务预测离散值，如垃圾邮件检测、疾病分类等。MATLAB提供丰富的分类算法，适用于医学成像、信用评分等场景。

• 支持向量机（SVM）：在小样本、非线性和高维数据中表现优异。

  • 二分类：SVM模型可通过线性核函数、高斯核函数等实现训练。如下代码可解析 species 数据集：

    load fisheriris;inds = ~strcmp(species,'setosa');X = meas(inds,3:4);y = species(inds);SVMModel = fitcsvm(X,y,'KernelFunction','linear');

    模型支持向量可用 gscatter 绘制。

• 多分类：利用 fitcecoc 函数扩展 SVM 为多分类模型：

oldemdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',templateSVM('Standardize',1},'ClassNames',{'setosa','versicolor','virginica'});

### 回归技术回归任务建模连续值，如功率需求波动预测。MATLAB支持线性回归、非线性回归等。- **逻辑回归**：属于广义线性回归范畴，可通过 `fitglm` 函数实现：```matlabmodelspec = 'Smoker ~ 1+ Age + Weight + Sex + Age:Weight + Age:Sex + Weight:Sex';mdl = fitglm(dsa, modelspec, 'Distribution','binomial');

聚类技术

聚类发现数据中的隐含模式。MATLAB支持层次聚类和密度聚类等方法。

• 层次聚类：利用 linkage 和 dendrogram 分析数据结构：

  Z = linkage(pdist(meas,'euclidean'),'ward');dendrogram(Z);

通过以上方法，MATLAB为机器学习提供了从数据挖掘到模型建模的完整解决方案。

转载地址：http://bkroz.baihongyu.com/