💻 MATLAB加噪代码：探索GPz 2.0的魅力✨

在数据分析的世界里，处理不确定性和不完整数据一直是个挑战，而今天我们要介绍的就是一个强大的工具——GPz 2.0 🌟。这个版本最大的亮点在于它支持异方差性建模，能够更好地适应不同数据分布的情况。如果你正在寻找MATLAB中的相关代码，这里有一个简单的小例子可以帮助你入门👇：

```matlab

% 加载数据并添加噪声

data = load('your_data.mat');

noisy_data = data + randn(size(data)) 0.1; % 添加10%的标准差噪声

% 使用GPz进行建模

model = gpz_model(noisy_data);

predictions = predict(model, new_data_points);

```

通过这段代码，我们可以轻松地为现有数据集添加噪声，并利用GPz的强大功能来进行预测分析。无论是科研项目还是实际应用，GPz 2.0都能提供精准的支持！🎯 不妨试试看吧，说不定下一个创新就从这里开始呢～🚀