皮尔逊相关系数matlab热力分布图

要在Matlab中绘制皮尔逊相关系数的热力分布图，可以使用heatmap函数。此函数可以通过计算出的相关系数值和对应的x、y坐标来绘制图像。首先，需要定义相关系数值X和对应的xvalues和yvalues。例如，可以使用以下代码定义相关系数值和坐标：

X = [0.92 -0.58 -0.90 -0.79; -0.87 0.24 0.94 0.71; -0.91 0.33 0.86 0.85];
xvalues = {'class1', 'class2', 'class3', 'class4'};
yvalues = {'type1', 'type2', 'type3'};

然后，可以使用heatmap函数绘制热力分布图：

heatmap(xvalues, yvalues, X);

这样，就可以在Matlab中绘制出皮尔逊相关系数的热力分布图了。

相关问题

请用matlab自创一个数据集写一个谱聚类算法matlab代码

谱聚类是一种非监督学习方法，它利用图论中的拉普拉斯矩阵对数据进行聚类。在MATLAB中，你可以通过以下几个步骤创建一个简单的谱聚类算法：

% 导入所需库
addpath('toolbox/GraphTheory'); % 假设已经安装了GraphTheory工具箱

% 创建一个随机数据集 (假设我们有50个样本，每个样本10维)
data = randn(50, 10); % 生成随机二维数组作为特征向量

% 计算样本之间的相似度，这里使用皮尔逊相关系数作为相似度指标
similarity_matrix = pdist(data, 'cosine');

% 构建相似度矩阵到完全连接图的邻接矩阵
adjacency_matrix = squareform(similarity_matrix);

% 使用Wishart分布初始化图形拉普拉斯矩阵
graph = graph laplacian(adjacency_matrix, 'symmetric');

% 设置聚类数
num_clusters = 3;

% 谱聚类
[cluster_labels, affinity_matrix] = spectralClustering(graph, num_clusters);

% 可视化结果
imagesc(reshape(cluster_labels, [], 1));
colormap(jet(num_clusters)); % 绘制聚类结果热力图

%