在MATLAB中，如何使用内置函数进行拉丁超立方抽样？

在MATLAB中，可以使用内置函数`lhsdesign`来生成拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）的设计矩阵。`lhsdesign`函数可以根据指定的样本大小和变量数量来创建一个设计矩阵，这个矩阵可以用于后续的统计分析或模拟实验中。

使用`lhsdesign`函数时，需要指定样本数（即设计矩阵的行数）和变量数（设计矩阵的列数）。该函数还提供了一些可选参数，如分布类型（默认为均匀分布），以及是否对生成的设计矩阵进行随机置换（默认为不置换）。

以下是使用`lhsdesign`函数的一个简单示例：

% 假设我们要生成一个包含100个样本点的设计矩阵，每个样本有3个变量
n = 100; % 样本数
k = 3; % 变量数
% 生成一个均匀分布的LHS设计矩阵
lhsMatrix = lhsdesign(n, k);

% 可视化结果
figure;
scatter3(lhsMatrix(:,1), lhsMatrix(:,2), lhsMatrix(:,3));
xlabel('Variable 1');
ylabel('Variable 2');
zlabel('Variable 3');
title('Latin Hypercube Sampling Design');

请注意，`lhsdesign`函数在较新版本的MATLAB中已被`random`函数替代，使用`random`函数时，可以通过指定分布和采样策略来实现拉丁超立方抽样。