Matlab中的机器学习实例

作为集成了许多有用机器学习算法和工具的软件包，Matlab的机器学习工具箱可以用于许多不同的任务，例如分类、回归、聚类、降维等。对于初学者，这里将介绍一些常见任务中使用机器学习工具箱的方法。

1. 数据准备

首先，从一些数据开始。很多机器学习工作的质量最终取决于数据质量。在Matlab中，数据通常存储在矩阵或表格中。矩阵的每一行表示一组数据的特征，每列代表一个特征/属性。表格通常是软件中其他功能的输出形式，包含有关数据的附加元数据。

例如，考虑一个手写数字识别的任务，我们假设有一个数据集，其中包含了一些手写数字图像。每张图片都已经被表示为一个 $28times 28$ 的灰度图，每个像素都是图像的一个特征，取值为 $0$~$255$ 之间的整数。我们需要将这些数据转换为可行的格式。

% 读入图像
data = load(‘data.mat’);
images = data.images;
labels = data.labels;

% 将图像转换成 784 x N 格式
data = reshape(images, 784, size(images, 3));
labels = double(labels);

在代码中，我们首先从一个.mat格式的文件中读入图像和标签信息。图像是一个三维数组，其中每张 $28times28$ 的手写数字图像占据数组的每一个层。接下来，我们使用 reshape 函数将这些图像转换为一个 $784(N)times N$ 的矩阵，其中每一行代表一个图像的特征向量。最后，我们将标签数据转换为 double 类型，准备用于模型建立。

2. 数据探索

在数据准备之后，可以使用 MatLab 的数据探索工具了解数据的分布、相关性等特性。例如，使用 PCA 算法和 scatter 函数绘制特征向量之间的散点图，观察特征之间的关系。

% 观察数据集的前10张图像
figure(1)
for i = 1:10
subplot(2, 5, i)
imshow(images(:, :, i))
title(num2str(labels(i)))
end

% 绘制特征间散点图（取前三个主成分）
[coeff, score, latent] = pca(data);
score3 = score(:, 1:3);
gscatter(score3(:, 1), score3(:, 2), labels);
xlabel(‘PC1’)
ylabel(‘PC2’)
zlabel(‘PC3’)

通过运行代码，我们能够观察数据集的前十张图像和它们对应的标签。接下来，我们使用 PCA 算法将原始数据降维至三维，并使用 gscatter 函数绘制了特征向量之间的散点图，每个点代表一张手写数字图像，使用不同的颜色区分不同数字。从图中可以看出，基本上每个数字都有其独特的数据分布，但是有时也会出现一些重叠数据点。

3. 建立模型

在准备好数据和理解了其性质之后，可以使用机器学习算法建立模型。以手写数字识别的任务为例，最常见的算法包括 SVM、随机森林和神经网络等。

例如，以下代码使用神经网络建立模型：

% 将数据集分为训练集和测试集
[train_data, test_data, train_labels, test_labels] = …
crossvalind(‘HoldOut’, size(data, 2), 0.25);

% 神经网络建模
inputs = data(:, train_data);
targets = zeros(10, length(train_labels));
for i = 1:length(train_labels)
targets(train_labels(i) + 1, i) = 1;
end

hiddenLayerSize = 200;
net = patternnet(hiddenLayerSize);
net.trainFcn = ‘trainscg’;

% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, inputs, targets);
nntraintool

在代码中，我们首先将原始数据集拆分成训练集和测试集，其中用于训练模型的数据集在代码中标记为 train_data。接下来，我们使用神经网络建立模型，使用 patternnet 函数指定了神经网络的结构，使用 train 函数训练模型。在模型训练之后，我们可以使用 nntraintool 函数调出神经网络训练界面，观察模型的训练情况和性能。

4. 模型测试与评估

在建立模型之后，需要使用测试集对模型进行测试，并计算其性能。在一般的分类任务中，最常用的性能指标为分类准确率和混淆矩阵。

以下代码使用测试集计算并显示混淆矩阵。

% 对测试集进行预测
inputs = data(:, test_data);
targets = zeros(10, length(test_labels));
for i = 1:length(test_labels)
targets(test_labels(i) + 1, i) = 1;
end

outputs = net(inputs);

[~, predicted_labels] = max(outputs);

% 显示混淆矩阵
figure(2)
plotconfusion(targets, outputs)

% 计算和显示分类准确率
accuracy = sum(predicted_labels-1 == test_labels)/length(test_labels);
sprintf(‘Classification Accuracy: %.2f%%’, accuracy*100)

在代码中，我们首先将测试集插入到计算网络输出的公式中。然后使用 max 函数预测每个测试样本的标签，使用 targets 和 outputs 收集真实和预测标签，并使用 plotconfusion 函数计算和显示混淆矩阵。最后，我们计算并显示模型的分类准确率。

5. 应用

在成功建立模型并评估其性能后，我们可以将其应用于一些实际的应用场景中。例如，在手写数字识别的任务中，我们可以实现一个应用程序，让用户手写数字并自动识别。

以下代码通过打开一个图形窗口实现这一应用：

% 打开应用程序窗口
app = uifigure;
canvas = uiaxes(app, …
‘Units’, ‘pixels’, …
‘Position’, [20, 70, 280, 280], …
‘XLim’, [0, 27], …
‘YLim’, [0, 27], …
‘XGrid’, ‘on’, …
‘YGrid’, ‘on’, …
‘XTick’, [], …
‘YTick’, []);

title(canvas, ‘手写数字识别’)
info = uilabel(app, …
‘Units’, ‘pixels’, …
‘Position’, [20, 25, 210, 22], …
‘HorizontalAlignment’, ‘left’, …
‘Text’, ‘请手写一个0-9之间的数字’);

% 预测手写数字
canvas.ButtonDownFcn = @mouse_down_callback;

function mouse_down_callback(hObject, event)
% 读取绘制的图像
set(gcf, ‘WindowButtonUpFcn’, @mouse_up_callback)
global canvas_content
canvas_content = getframe(gca);

function mouse_up_callback(hObject, event)
% 调整图像大小并预测其标签
global canvas_content
I = imresize(canvas_content.cdata, [28 28]);
I = im2bw(rgb2gray(I), 0.5);
I = imcomplement(I(:)’);

% 预测图像的标签
test_input = double(I);
predicted_label = round(net(test_input’));
title(canvas, sprintf(‘预测标签: %d’, predicted_label-1))

在代码中，我们首先创建了一个图形窗口，用于手写数字的绘制和预测。然后，我们使用 globa 函数创建了一个全局变量用于存储用户绘制的图像，同时绑定 mouse_down_callback 函数以捕捉用户的输入。当用户完成绘制时，我们使用 imresize 函数将图像调整为 $28times 28$，使用 im2bw 函数进行二值化，使用 imcomplement 函数翻转颜色。最后，我们使用网络进行预测，并将预测标签显示在应用程序的标题中。

总结

Matlab的机器学习工具箱提供了许多有用的算法和工具，方便了机器学习和数据挖掘的研究和应用。在这篇文章中，我们介绍了如何使用机器学习工具箱进行常见的分类任务，包括数据准备、数据探索、模型建立、模型测试和评估、以及应用场景。通过这篇文章，我们希望读者们能够更好地理解 MatLab 的机器学习工具箱，并在实际应用中使用它来提高工作效率和研究质量。