MATLAB（10）分类算法
前言
MATLAB中实现分类算法的代码可以非常多样，取决于你具体想要使用的分类算法类型（如决策树、逻辑回归、支持向量机、K近邻等）。以下是一些常见分类算法的基本MATLAB实现示例。
一、逻辑回归
逻辑回归是分类问题中的一种基础算法，用于二分类问题。
MATLAB中可以使用
fitclinear函数来训练逻辑回归模型。
% 假设X是特征矩阵，y是标签向量（0或1）
X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];
y = [ones(100,1); zeros(100,1)]; % 训练逻辑回归模型
t = templateLinear('Learner', 'logistic');
model = fitclinear(X, y, 'Learners', t); % 预测新数据
Xnew = [0.5 1.5; 2 3];
ynew = predict(model, Xnew); % 显示预测结果
disp(ynew);二、K近邻（K-NN）
K近邻是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归。MATLAB中没有直接的KNN函数，但可以使用
knnsearch函数来实现KNN分类。
% 假设X是特征矩阵，y是标签向量
X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];
y = [ones(100,1); zeros(100,1)]; % 新数据点
Xnew = [0.5 1.5; 2 3]; % 使用knnsearch找到最近的K个邻居
K = 3;
[~, idx] = knnsearch(X, Xnew, 'K', K); % 基于邻居的标签进行投票
% 假设每个邻居的投票权重相同
labels = y(idx, :);
[~, yPred] = mode(labels, 2); % 显示预测结果
disp(yPred);三、支持向量机（SVM）
支持向量机是一种强大的分类器，适用于高维数据。MATLAB的
fitcsvm函数可以用来训练SVM模型。
% 假设X是特征矩阵，y是标签向量
X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];
y = [ones(100,1); zeros(100,1)]; % 训练SVM模型
SVMModel = fitcsvm(X, y, 'KernelFunction', 'rbf'); % 预测新数据
Xnew = [0.5 1.5; 2 3];
[label, score] = predict(SVMModel, Xnew); % 显示预测结果
disp(label);注意，在上述SVM示例中，我使用了径向基函数（RBF）作为核函数，这是可选的，并取决于你的具体问题和数据集。
注意
这些代码示例提供了MATLAB中实现基本分类算法的基本框架。然而，实际应用中可能需要对这些算法进行调优（如选择最佳的K值、调整SVM的参数等），并可能需要进行数据预处理和特征选择等步骤以提高模型的性能。
结语
我要扼住命运的咽喉
绝不让命运所压倒
！！！
