拉丁超立方抽样散点图的绘制matlab

拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling，LHS）是一种统计采样技术，它将样本均匀地分布在各个变量的范围内，每个样本在每个维度上都独立于其他样本。在MATLAB中，你可以使用`lhsdesign`函数来生成拉丁超立方设计，然后使用`scatter`或`plot3`等函数绘制二维或三维的散点图。

以下是简单的步骤：

1. 首先，确定你要模拟的实验的变量数和范围。例如，假设你有三个变量x、y和z，它们的范围分别是[0,1]、[-1,1]和[5,15]。

numVariables = 3; % 变量数量
variableRanges = [0 1; -1 1; 5 15]; % 各个变量的取值范围

2. 使用`lhsdesign`函数创建拉丁超立方设计。

design = lhsdesign(numVariables, 'I');

3. 计算并存储每个样本的值。

samples = apply(design, @(), variableRanges);

4. 绘制二维散点图，如果只有两个变量：

figure;
scatter(samples(:,1), samples(:,2));
xlabel('Variable 1');
ylabel('Variable 2');
title('2D Latin Hypercube Scatter Plot');

5. 对于三维散点图：

figure;
scatter3(samples(:,1), samples(:,2), samples(:,3));
xlabel('Variable 1');
ylabel('Variable 2');
zlabel('Variable 3');
title('3D Latin Hypercube Scatter Plot');