Matlab作為數據分析、數學建模、圖像處理等領域最流行的高級技術計算語言之一，為研究人員提供了一個高效解決複雜問題的平台。
一、Matlab基礎
1、Matlab的安裝
$ sudo apt-get install matlab
2、Matlab的命令行
# 進入Matlab交互界面 $ matlab # Matlab Shell >> # 幫助命令 >> help >> help a=b+c
3、Matlab的變數與常量
# 賦值運算符 >> a=5 # 輸出變數結果 >> a # 常量pi >> pi
4、Matlab的矩陣運算
# 向量相加 >> x=[4,2,7]; >> y=[3,1,5]; >> z=x+y
二、Matlab數據處理
1、Matlab數據導入
# 導入csv文件
>> data=csvread('file.csv')
2、Matlab數據預處理
# 數據清洗 >> data=clean(data) # 數據歸一化 >> data=(data-mean(data))./std(data) # 數據缺失處理 >> data=fillmissing(data,'linear')
3、Matlab數據可視化
# 折線圖 >> plot(data) # 餅圖 >> pie(data) # 直方圖 >> hist(data)
三、Matlab機器學習
1、Matlab數據標籤化
# 標籤化 >> label=map2colvec(str2double(cellstr(num2str(y)))); # 獨熱編碼 >> label=full(ind2vec(y+1));
2、Matlab特徵提取
# PCA >> [coeff,score]=pca(x) # 特徵選擇 >> idx=fsr(x,y)
3、Matlab分類模型
# SVM >> model=fitcsvm(x,y) # 邏輯回歸 >> model=fitglm(x,y)
4、Matlab回歸模型
# 線性回歸 >> model=fitlm(x,y) # 隨機森林 >> model=TreeBagger(t,X,Y,'Method','classification')
結語
本文主要詳細介紹了Matlab在數據分析、機器學習等方面的使用方法，希望能夠幫助讀者更好地掌握Matlab這一技術計算語言。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/152252.html
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