MATLAB多维数据线性回归建模工具包

资 源 简 介

基于MATLAB开发的多维数据线性回归建模与分析系统，支持多元线性回归核心算法实现、数据预处理（异常值检测/缺失值处理）以及模型训练验证功能。提供完整的数据分析流程，适用于科学计算与预测建模场景。

详 情 说 明

基于多维数据的线性回归建模与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的多维数据线性回归建模与分析系统。系统通过矩阵运算和线性代数求解技术，实现了从数据预处理到模型评估的全流程回归分析功能。系统特别优化了最小二乘法参数估计过程，并集成统计检验与可视化分析，为多维数据的回归建模提供完整的解决方案。

功能特性

• 多元线性回归建模：支持多自变量预测单因变量的回归分析，基于正规方程或梯度下降算法求解模型参数
• 数据预处理模块：提供异常值检测、缺失值处理和数据类型转换功能，确保数据质量
• 模型训练与验证：支持训练集/测试集划分、交叉验证等多种模型验证方式
• 统计评估指标：计算R平方、调整R平方、均方误差等完备的模型评估指标
• 可视化分析：生成回归诊断图、残差分析图和预测效果对比图，辅助模型诊断

使用方法

1. 数据准备：准备自变量数据表（csv/xlsx格式）和对应的因变量数据向量
2. 参数配置：设置正则化参数、迭代次数、收敛阈值等可选参数
3. 模型训练：运行主程序进行数据预处理和模型训练
4. 结果分析：查看回归系数估计值、统计摘要和可视化图表
5. 预测应用：使用训练好的模型对新数据进行预测

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存，建议8GB以上用于处理大型数据集

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据导入与预处理、回归模型训练、参数估计与统计检验、模型性能评估以及结果可视化。该文件通过调用各功能子模块，实现了从原始数据输入到完整回归分析报告输出的端到端处理流程，用户可通过配置相应参数定制分析过程。