MATLAB高斯过程回归与分类算法实现

资 源 简 介

基于MATLAB的高斯过程算法框架，支持回归与分类任务，提供多种核函数选择和超参数优化功能。代码结构清晰，包含完整示例和文档，适合机器学习和数据建模研究。

详 情 说 明

高斯过程回归与分类的MATLAB实现

项目介绍

本项目是基于MATLAB平台开发的完整高斯过程（Gaussian Process）算法框架，实现了高斯过程回归与分类两大核心功能。项目采用了概率建模方法，能够有效处理连续值预测与二分类问题，并提供直观的不确定性量化与结果可视化。

功能特性

• 高斯过程回归：通过核函数建模数据非线性关系，提供带不确定性估计的连续值预测
• 高斯过程分类：基于概率框架解决二分类问题，输出类别预测概率
• 灵活核函数支持：内置RBF、Matern、线性等多种核函数，支持自定义扩展
• 自动超参数优化：基于边缘似然最大化自动学习模型超参数
• 全面可视化：绘制预测曲线/分类边界及置信区间，直观展示模型效果
• 性能评估：提供均方误差（回归）和准确率（分类）等量化指标

使用方法

1. 准备数据：组织训练数据（X_train, y_train）和测试数据（X_test）

- 回归问题：y_train为连续值向量 - 分类问题：y_train为二值标签（0/1或-1/1）

1. 配置模型：选择核函数类型，设置初始超参数和优化选项

1. 训练与预测：运行主程序完成模型训练、超参数优化和测试集预测

1. 获取结果：得到预测值、优化后超参数、性能指标和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（用于超参数优化）
• 统计和机器学习工具箱（基础依赖）

文件说明

主程序文件整合了高斯过程建模的全流程核心功能，包括数据预处理与验证、协方差矩阵构建、多种核函数的计算与选择、模型超参数的初始化与基于边缘似然的优化学习、回归与分类任务的后验概率分布计算与预测、结果不确定性量化以及综合可视化图形的生成。