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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。
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。
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。
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