马修斯相关系数代码matlab

马修斯(Matuszewska)相关系数是一种非线性统计量，它用于衡量两个变量之间的关联程度，特别适用于偏斜分布的数据。在MATLAB中计算马修斯系数，你可以使用`corrcoef`函数结合一些自定义逻辑。

首先，确保你已经有了两个向量`x`和`y`作为输入数据。下面是基本的步骤：

% 假设 x 和 y 是你的输入数据
x = [your_data_vector_x];
y = [your_data_vector_y];

% 计算原始的皮尔逊相关系数，这是 corrcoef 的默认输出
rPearson = corrcoef(x, y);

% 然后计算马修斯系数，这需要对 rPearson 进行处理
% 如果皮尔逊系数已经存在，则可以按照以下公式计算
Matuszewska = max(0, log(abs(rPearson(1, 2))));

% 如果数据需要标准化，先使用 MATLAB 的 norm 函数
normalized_x = x / norm(x);
normalized_y = y / norm(y);

% 再次计算相关系数
rNormalized = corrcoef(normalized_x, normalized_y);

% 对标准化后的系数计算马修斯系数
MatuszewskaNormalized = max(0, log(abs(rNormalized(1, 2))));

注意，这个过程中如果皮尔逊相关系数小于0，你需要取其绝对值并应用自然对数。同时，如果你想针对正负偏斜分别考虑，可以根据需要选择原始值或标准化后的数据。