画多维相关性散点图 热力图 matlab举例

以下是使用Matlab绘制多维相关性散点图和热力图的示例：

多维相关性散点图：

% 创建示例数据
x1 = randn(100,1);
x2 = randn(100,1);
x3 = randn(100,1);
x4 = randn(100,1);
x5 = randn(100,1);

% 计算相关系数矩阵
C = corrcoef([x1, x2, x3, x4, x5]);

% 绘制相关性散点图
figure;
scatter3(x1, x2, x3, 20, x4, 'filled');
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('x3');
colormap jet;
colorbar;

结果：


热力图：

% 创建示例数据
x = randn(100, 5);

% 计算相关系数矩阵
C = corrcoef(x);

% 绘制热力图
figure;
imagesc(C);
colorbar;
xlabel('Feature');
ylabel('Feature');
title('Correlation Heatmap');

结果：


相关问题

matlab相关性分析密度散点图

MATLAB中的相关性分析密度散点图是一种用于展示两个变量之间相关性程度的图表。通过将相关性表示为密度散点图的颜色或细节，可以更直观地理解变量之间的关系。

在MATLAB中，可以使用scatterhist函数创建相关性分析密度散点图。该函数使用数据集中的两个变量，并在图表中以散点图的形式进行展示。

首先，需要准备一组包含两个变量的数据集。这些变量可以是数值型的，比如身高和体重，或者是分类型的，比如性别和收入等。

然后，可以使用scatterhist函数将数据集的两个变量作为输入，并选择绘制相关性密度散点图。

示例如下：

% 准备数据
data = [1, 2; 3, 4; 5, 6; 7, 8; 9, 10];

% 绘制相关性分析密度散点图
scatterhist(data(:, 1), data(:, 2), 'Color', 'r', 'Marker', '.');

在上述示例中，我们使用了一个包含两列数据的数据集(data)。然后，通过scatterhist函数将这两个变量绘制为了相关性分析密度散点图。其中，使用了"Color"参数设置散点图的颜色为红色，使用"Marker"参数设置散点图中的点为小圆点。

绘制完成后，相关性分析密度散点图会展示两个变量之间的相关性程度。颜色越深表示相关性越强，颜色越浅表示相关性越弱。可以通过观察颜色密度来判断变量之间的关系。