matlab进行shap分析并绘图，请给出matlab代码

SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种解释机器学习模型预测结果的方法，它基于Shapley价值原理。在MATLAB中，虽然不是内置函数，但你可以通过安装第三方库如`DeepExplain`、`mljar-contrib-matlab`等来实现SHAP分析。以下是一个简单的例子，假设你已经安装了`DeepExplain`：

首先，你需要导入所需的库：

addpath('DeepExplain'); % 如果没有添加，需要先安装并设置路径
import deepexplain.*

然后，假设你的模型是`model`，输入数据集是`X`，你可以这样做来进行SHAP值计算：

% 加载数据
data = load('your_dataset.mat'); % 替换为实际数据文件
X = data.X; % 假设X是输入特征矩阵

% 创建一个DeepExplain实例
explainer = shap.DeepExplainer(model, X);

% 计算每个样本的SHAP值
shap_values = explainer.shapValues(X);

接下来，可以使用`deepexplain.plot.bar`或`deepexplain.plot.image`绘制SHAP值热力图，这里以图像为例：

% 绘制单个样本的SHAP值
figure;
image(shap_values(1,:,:)); % 第一个样本
title('SHAP Values for Sample 1');
xlabel('Feature Index');
ylabel('Sample Index');

% 或者绘制整体分布
figure;
bar(shap_values); % 横轴为特征，纵轴为SHAP值平均值
legend('SHAP Value', 'Mean Absolute SHAP Value');
title('SHAP Summary Plot');

注意：在运行上述代码前，确保你的模型`model`已经被训练并且能够对`X`进行预测。此外，由于MATLAB中的SHAP支持还在发展中，具体的函数可能会有变动，所以请查阅最新的文档或教程以获取最准确的信息。