matlab与机器学习（一）基础知识（含代码解析）

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一、matlab基本命令的使用

%% I. 清空环境变量及命令

clear all   % 清除Workspace中的所有变量

clc         % 清除Command Window中的所有命令

%% II. 变量命令规则

%%

% 1. 变量名区分大小写

A = 2

a = 3

%%
二、变量命名规则

% 2. 变量名长度不超过63位

% ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ123456ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ123456 = 3

%%

% 3. 变量名以字母开头，可以由字母、数字和下划线组成，但不能使用标点

% 3A = 4

% .a = 5

% /b = 5

a_2 = 3

% a.2 = 4

%%

% 4. 变量名应简洁明了，通过变量名可以直观看出变量所表示的物理意义

A = rand(3,5)

rows = size(A, 1)

cols = size(A, 2)

三、matlab基本数据类型

%% III. MATLAB数据类型

%%

% 1. 数字

2 + 4

10 - 7

3 * 5

8 / 2

%%

% 2. 字符与字符串

s = 'a'

abs(s)

char(65)

num2str(65)

str = 'I Love MATLAB & Machine Learning.'

length(str)

doc num2str

%%

% 3. 矩阵

A = [1 2 3; 4 5 2; 3 2 7]

B = A'

C = A(:)

D = inv(A)

A * D

E = zeros(10,5,3)

E(:,:,1) = rand(10,5)

E(:,:,2) = randi(5, 10,5)

E(:,:,3) = randn(10,5)

%%

% 4. 元胞数组

A = cell(1, 6)

A{2} = eye(3)

A{5} = magic(5)

B = A{5}

%%

% 5. 结构体

books = struct('name',{{'Machine Learning','Data Mining'}},'price',[30 40])

books.name

books.name(1)

books.name{1}

%% IV. MATLAB矩阵操作

%%

% 1. 矩阵的定义与构造

A = [1 2 3 5 8 5 4 6]

B = 1:2:9

C = repmat(B, 3, 1)

D = ones(2, 4)

%%

% 2. 矩阵的四则运算

A = [1 2 3 4; 5 6 7 8]

B = [1 1 2 2; 2 2 1 1]

C = A + B

D = A - B

E = A * B'

F = A .* B

G = A / B     % G * B = A     G * B * pinv(B) = A * pinv(B)    G = A * pinv(B)

H = A ./ B

%%

% 3. 矩阵的下标

A = magic(5)

B = A(2,3)

C = A(3,:)

D = A(:,4)

[m, n] = find(A > 20)

四、MATLAB逻辑与流程控制

%% V. MATLAB逻辑与流程控制

%%

% 1. if ... else ... end

A = rand(1,10)

limit = 0.75;

B = (A > limit);   % B is a vector of logical values

if any(B)

  fprintf('Indices of values > %4.2f: \n', limit);

  disp(find(B))

else

  disp('All values are below the limit.')

end

%%

% 2. for ... end

k = 10;

hilbert = zeros(k,k);      % Preallocate matrix

for m = 1:k

    for n = 1:k

        hilbert(m,n) = 1/(m+n -1);

    end

end

hilbert

%%

% 3. while ... end

n = 1;

nFactorial = 1;

while nFactorial < 1e100

    n = n + 1;

    nFactorial = nFactorial * n;

end

n

factorial(69)

factorial(70)

prod(1:69)

prod(1:70)

%%

% 4. switch ... case ... end

mynumber = input('Enter a number:');

switch mynumber

    case -1

        disp('negative one');

    case 0

        disp('zero');

    case 1

        disp('positive one');

    otherwise

        disp('other value');

end

五、MATLAB脚本与函数文件

%% VI. MATLAB脚本与函数文件

%%

% 1. 脚本文件

myScript

%%

% 2. 函数文件

mynumber = input('Enter a number:');

output = myFunction(mynumber)

六、MATLAB基本绘图操作

%% VII. MATLAB基本绘图操作

%%

% 1. 二维平面绘图

x = 0:0.01:2*pi;

y = sin(x);

figure

plot(x, y)

title('y = sin(x)')

xlabel('x')

ylabel('sin(x)')

xlim([0 2*pi])

x = 0:0.01:20;

y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x);

y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);

figure

[AX,H1,H2] = plotyy(x,y1,x,y2,'plot');

set(get(AX(1),'Ylabel'),'String','Slow Decay')

set(get(AX(2),'Ylabel'),'String','Fast Decay')

xlabel('Time (\musec)')

title('Multiple Decay Rates')

set(H1,'LineStyle','--')

set(H2,'LineStyle',':')

%%

% 2. 三维立体绘图

t = 0:pi/50:10*pi;

plot3(sin(t),cos(t),t)

xlabel('sin(t)')

ylabel('cos(t)')

zlabel('t')

grid on

axis square

%%

% 3. 图形的保存与导出

% (1) Edit → Copy Figure

% (2) Toolbar → Save

% (3) print('-depsc','-tiff','-r300','picture1')

% (4) File → Export Setup

%% VIII. MATLAB文件导入

%%

% 1. mat格式

save data.mat x y1 y2

clear all

load data.mat

%%

% 2. txt格式

M = importdata('myfile.txt');

S = M.data;

save 'data.txt' S -ascii

T = load('data.txt');

isequal(S, T)

%%

% 3. xls格式

xlswrite('data.xls',S)

W = xlsread('data.xls');

isequal(S, W)

xlswrite('data.xlsx',S)

U = xlsread('data.xlsx');

isequal(S, U)

%%

% 4. csv格式

csvwrite('data.csv',S)

V = csvread('data.csv');

isequal(S, V)