Matlab作为数据分析、数学建模、图像处理等领域最流行的高级技术计算语言之一，为研究人员提供了一个高效解决复杂问题的平台。
一、Matlab基础
1、Matlab的安装
$ sudo apt-get install matlab
2、Matlab的命令行
# 进入Matlab交互界面 $ matlab # Matlab Shell >> # 帮助命令 >> help >> help a=b+c
3、Matlab的变量与常量
# 赋值运算符 >> a=5 # 输出变量结果 >> a # 常量pi >> pi
4、Matlab的矩阵运算
# 向量相加 >> x=[4,2,7]; >> y=[3,1,5]; >> z=x+y
二、Matlab数据处理
1、Matlab数据导入
# 导入csv文件
>> data=csvread('file.csv')
2、Matlab数据预处理
# 数据清洗 >> data=clean(data) # 数据归一化 >> data=(data-mean(data))./std(data) # 数据缺失处理 >> data=fillmissing(data,'linear')
3、Matlab数据可视化
# 折线图 >> plot(data) # 饼图 >> pie(data) # 直方图 >> hist(data)
三、Matlab机器学习
1、Matlab数据标签化
# 标签化 >> label=map2colvec(str2double(cellstr(num2str(y)))); # 独热编码 >> label=full(ind2vec(y+1));
2、Matlab特征提取
# PCA >> [coeff,score]=pca(x) # 特征选择 >> idx=fsr(x,y)
3、Matlab分类模型
# SVM >> model=fitcsvm(x,y) # 逻辑回归 >> model=fitglm(x,y)
4、Matlab回归模型
# 线性回归 >> model=fitlm(x,y) # 随机森林 >> model=TreeBagger(t,X,Y,'Method','classification')
结语
本文主要详细介绍了Matlab在数据分析、机器学习等方面的使用方法，希望能够帮助读者更好地掌握Matlab这一技术计算语言。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/152252.html
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