如何用MATLAB进行机器学习算法实战

在开始机器学习实战前，首先需要配置MATLAB环境。确保安装了Statistics and Machine Learning Toolbox以及Deep Learning Toolbox。可以通过在命令窗口中输入ver来检查已安装的工具箱。数据是机器学习的基础，MATLAB提供了丰富的数据导入和预处理功能。

• 数据导入：使用readtable导入CSV文件，或通过Database Toolbox连接数据库。
• 数据清洗：利用rmmissing处理缺失值，filloutliers处理异常值。
• 数据可视化：通过histogram、scatter等函数探索数据分布与关系。

一个典型的数据准备流程如下：导入数据后，进行缺失值插补、数据标准化（使用zscore）或归一化，最后将数据集划分为训练集和测试集（推荐使用cvpartition）。

监督学习算法实战：分类与回归

监督学习是机器学习中最常见的任务类型，主要包括分类和回归。MATLAB提供了简洁的函数和应用程序来快速构建模型。

对于分类问题，可以使用分类学习器App交互式地训练多种模型，如支持向量机（SVM）、决策树和K近邻（KNN）。以下是一个使用命令行训练SVM分类器的示例代码框架：


% 加载数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 划分训练测试集
cv = cvpartition(Y, 'HoldOut', 0.3);
XTrain = X(training(cv), :);
YTrain = Y(training(cv), :);
XTest = X(test(cv), :);
YTest = Y(test(cv), :);

% 训练SVM模型
SVMModel = fitcsvm(XTrain, YTrain);

% 预测并评估
YPred = predict(SVMModel, XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);


对于回归问题，流程类似，可以使用fitrtree（回归树）或fitlm（线性回归）等函数。关键步骤是模型训练、预测和通过指标（如均方根误差RMSE、R²）评估性能。

无监督学习实战：聚类与降维

无监督学习用于发现数据中的内在结构，无需预先标记的响应变量。常见的任务包括聚类和降维。

• K均值聚类：使用kmeans函数对数据进行分组。需要预先指定聚类数量K，可以通过肘部法则（观察误差平方和随K值的变化）来确定。
• 层次聚类：使用linkage和cluster函数构建树状图，适合探索不同层次的数据结构。
• 主成分分析（PCA）：使用pca函数进行降维，减少数据特征数量，同时保留大部分方差，常用于数据可视化和预处理。

以下是一个简单的K均值聚类示例：


% 生成示例数据
rng(1); % 控制随机数生成器以保证结果可重现
X = [randn(100,2)*0.5+2; randn(100,2)*0.5-2];

% 执行K均值聚类 (K=2)
[idx, C] = kmeans(X, 2);

% 可视化聚类结果
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx);
hold on
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3)


深度学习与神经网络应用

MATLAB的Deep Learning Toolbox使得构建和训练深度神经网络变得简单。无论是处理图像、序列还是文本数据，都能找到相应的解决方案。

对于图像分类，可以使用预训练的网络（如GoogLeNet、ResNet）进行迁移学习，这大大减少了训练时间和数据需求。基本步骤如下：

1. 加载预训练网络（googlenet）。
2. 替换最后的全连接层和分类层以适应新的类别数量。
3. 设置训练选项（trainingOptions），指定优化器、学习率、迭代次数等。
4. 使用trainNetwork开始训练。

对于时间序列预测或自然语言处理，可以使用长短期记忆网络（LSTM）。MATLAB提供了lstmLayer来构建此类网络。

模型评估、优化与部署

构建模型后，评估其泛化能力至关重要。MATLAB提供了多种工具进行模型评估和超参数优化。

超参数优化可以使用bayesopt函数进行贝叶斯优化，自动寻找使模型性能最佳的超参数组合。优化完成后，可以将训练好的模型保存为.mat文件，或使用MATLAB Compiler将其部署为独立的应用程序、C/C++代码或企业信息系统。

实战案例：构建一个完整的分类系统

本节将通过一个完整的案例，整合前述知识点，构建一个手写数字分类系统。

步骤一：数据加载与探索
使用digitTrain4DArrayData和digitTest4DArrayData加载MNIST手写数字数据集。通过imshow随机显示一些训练图像以了解数据。

步骤二：构建与训练CNN模型
设计一个简单的卷积神经网络（CNN）结构，包含卷积层、池化层和全连接层。使用trainNetwork函数在训练集上训练模型，并监控训练过程。

步骤三：模型评估
在测试集上使用classify函数进行预测，计算总体准确率，并绘制混淆矩阵分析分类错误。

步骤四：模型应用
保存训练好的模型。编写一个简单的函数，可以接收一个新的手写数字图像（需经过相同的预处理），并输出其预测的数字标签。

这个案例展示了从数据到可应用模型的完整机器学习工作流，强调了实践中的关键环节。