泰坦尼克号乘客生还数据matlab

泰坦尼克号是一艘英国豪华邮轮，1912年4月14日在首次航行中撞上冰山后沉没，共有2224名乘客和船员，其中超过1500人丧生。关于泰坦尼克号的生还情况数据可在Kaggle等网站上找到，其中包括了乘客的个人信息、船票信息、生还情况等。使用Matlab可以对这些数据进行处理、分析和可视化。

以下是一个简单的Matlab代码示例，读取并绘制泰坦尼克号生还数据的直方图：

% 读取数据
data = readtable('titanic.csv');

% 统计生还与遇难人数
survived = sum(data.Survived == 1);
died = sum(data.Survived == 0);

% 绘制直方图
figure;
bar([survived, died]);
xticklabels({'Survived', 'Died'});
ylabel('Number of people');
title('Titanic Survival Data');

相关问题

泰坦尼克号乘客生还数据挖掘 matlab代码

泰坦尼克号乘客生还数据挖掘是一个经典的数据分析和机器学习案例，通常用于初学者入门。在MATLAB中进行这个项目，你需要使用Titanic数据集，该数据集包含乘客的基本信息（如性别、年龄、舱位等）以及他们是否在事故中生还的信息。以下是一个简化的步骤和代码示例：

首先，你需要安装Matlab和`pandas`、`matplotlib`等数据处理库（如果你还没安装），然后从网上下载Titanic数据集，或者使用`pandas_datareader`从Kaggle或其他来源获取。

% 加载必要的库
if ~exist('pandas', 'caller')
    addpath(genpath(fullfile(matlabroot, 'extern', 'engines', 'python')));
end
import pandas as pd

% 读取数据
url = 'https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv';
titanicData = readtable(url);

接下来，你可以对数据进行清洗、预处理和分析，例如填充缺失值、编码类别变量等：

% 数据清洗
titanicData = fillmissing(titanicData, 'previous'); % 填充缺失值
titanicData['Sex'] = categorical(titanicData.Sex); % 将性别转为类别

构建特征与目标变量，并可能使用逻辑回归、决策树或随机森林等算法进行预测：

% 特征工程
X = titanicData(:, {'Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare'});
y = titanicData.Survived;

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(y, 'HoldOut', 0.3); % 30%验证集
X_train = X(training(cv), :);
y_train = y(training(cv));
X_test = X(test(cv), :);
y_test = y(test(cv));

% 逻辑回归模型示例
mdl = fitglm(X_train, y_train, 'Distribution', 'binomial');
y_pred = predict(mdl, X_test);

最后，评估模型性能：

% 评估模型
accuracy = sum(y_pred == y_test) / numel(y_test);
confusion_matrix = confusionmat(y_test, y_pred);
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred);

MATLAB泰坦尼克号乘客生还数据预处理

在MATLAB中预处理泰坦尼克号乘客生还数据通常涉及以下几个步骤：

1. 数据加载：首先，使用`readtable`或`readmatrix`函数从CSV或Excel文件中加载数据。例如：

   data = readtable('titanic_data.csv');

2. 数据探索：检查数据集是否有缺失值、异常值或非数字类型的数据。可以使用`summary`或`ismissing`等函数进行初步分析。

   summary(data)

3. 处理缺失值：可以选择删除包含缺失值的行（如果缺失值较少），或者用平均值、众数或其他统计量填充（如果缺失值较多）。

   data = rmmissing(data); % 删除缺失值

4. 类别变量转换：将分类变量（如性别、登船港口等）转换为数值表示，例如二进制编码（0,1）或独热编码（one-hot encoding）。

   data.Gender = categorical(data.Gender);
   data = dummyvar(data.Gender);

5. 特征工程：根据领域知识创建新的特征，如家庭成员数量、票价等级等。这可能涉及到数学计算和数据组合。

   data.FamilySize = data.SibSp + data.Parch + 1; % 家庭成员总数

6. 数据标准化或归一化：对数值特征进行标准化（减去均值，除以标准差），确保不同特征间具有可比性。

   data.Age = (data.Age - mean(data.Age)) / std(data.Age);

7. 划分训练集和测试集：使用`cvpartition`函数创建训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。

   cv = cvpartition(size(data, 1), 'HoldOut', 0.3);
   trainData = data(training(cv), :);
   testData = data(test(cv), :);

8. 划分特征和目标变量：分离特征（X）和目标变量（y，即生存结果）。

   trainFeatures = trainData(:, 2:end);
   trainLabels = trainData.Survived;
   testFeatures = testData(:, 2:end);
   testLabels = testData.Survived;