数据输入：x(:,1:n)为特征集合，y(:,1)为训练集的分类集合(要用0和1进行分类，也就是说y中只能有0和1)
数据输出：Y=a0+a1*x1+a2*x2......+an*xn中的系数矩阵，和测试集的结果
代码（其实就两行重要，其他的忽略了）：
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a =glmfit(x,y,'binomial', 'link', 'logit'); //用逻辑回归来计算系数矩阵
logitFit = glmval(a,x, 'logit'); //用逻辑回归的结果预测测试集的结果
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例程：
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data = importdata('somelab.xlsx');
x(:,1:4) = data.data.Sheet1(:,1:4);
y(:,1) = data.data.Sheet1(:,7);
a =glmfit(x(1:80,1:4),y(1:80,1),'binomial', 'link', 'logit');
logitFit = glmval(b,x(80:100,1:4), 'logit');
//用训练集来测试最开心咯~O(∩_∩)O~~
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