画多维相关性散点图 热力图 matlab举例
时间: 2023-10-05 10:12:02 浏览: 54
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:
```matlab
% 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:
![multi_scatter](https://i.imgur.com/1QyFt0C.png)
热力图:
```matlab
% 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:
![heat_map](https://i.imgur.com/R0LPsOj.png)
相关问题
画二维散点图 带热力图 matlab举例
以下是一个使用Matlab绘制二维散点图带热力图的示例代码:
```matlab
% 随机生成数据
x = rand(1,1000);
y = rand(1,1000);
z = sin(x.*y*50); % 将z值设为x和y的乘积的正弦值
% 绘制散点图
scatter(x,y,[],z,'filled');
colormap('jet'); % 设置颜色映射
% 添加标题和标签
title('Scatter plot with heat map');
xlabel('X');
ylabel('Y');
colorbar; % 添加颜色条
```
运行该代码会生成一个带热力图的二维散点图,其中x和y轴表示数据点的坐标,z轴表示数据点的属性值,颜色深浅表示属性值的大小。你可以根据需要修改数据和其他参数来定制你自己的图表。
matlab 相关性散点图
在MATLAB中,可以使用散点图来展示变量之间的相关性。相关性散点图显示了两个变量之间的关系,其中一个变量位于横轴上,另一个变量位于纵轴上。通过观察散点图的分布模式,可以初步了解变量之间是否存在线性关系。
要绘制相关性散点图,可以使用MATLAB中的内置函数`scatter`。首先,需要计算两个变量之间的相关系数,可以使用`corrcoef`函数。这个函数返回一个相关系数矩阵,其中的元素是两个变量之间的相关系数。
在绘制散点图之前,建议先进行描述性统计,以便更好地了解数据的特征。可以使用MATLAB中的其他函数,如`histogram`、`boxplot`等来展示数据的分布情况。
总结起来,绘制MATLAB中的相关性散点图的步骤如下:
1. 使用`corrcoef`函数计算两个变量之间的相关系数。
2. 使用`scatter`函数绘制相关性散点图,横轴为一个变量,纵轴为另一个变量。
3. 如果需要进行更详细的统计分析,可以使用其他MATLAB函数进行描述性统计和假设检验。
请注意,以上是一种常见的绘制相关性散点图的方法,具体操作可能会因实际情况而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [散点图的相关性与显著性---MATLAB](https://blog.csdn.net/Vacoly/article/details/114370581)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [matlab相关性分析](https://blog.csdn.net/luxurie/article/details/109697239)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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