MATLAB三维散点图：数据预处理，为绘制做好准备

# 1. MATLAB三维散点图概述**

三维散点图是一种强大的可视化工具，用于在三维空间中表示数据点。它允许用户探索数据之间的关系，识别模式和异常值。MATLAB提供了广泛的功能，用于创建和自定义三维散点图，使其成为数据分析和可视化的宝贵工具。

在本章中，我们将介绍三维散点图的基本概念，包括数据预处理、绘制、数据点着色和标记，以及交互和动画。通过循序渐进的示例和清晰的解释，我们将帮助您掌握MATLAB三维散点图的创建和使用，从而增强您的数据分析和可视化能力。

# 2. 数据预处理**

**2.1 数据导入和清理**

**2.1.1 数据文件读取**

MATLAB提供了多种函数来读取不同格式的数据文件，例如：

data = csvread('data.csv');  % 读取CSV文件
data = xlsread('data.xlsx');  % 读取Excel文件
data = load('data.mat');      % 读取MAT文件

**2.1.2 数据缺失值处理**

缺失值会影响数据分析的准确性。MATLAB提供了以下方法来处理缺失值：

* **删除缺失值：**使用`isnan`函数识别缺失值，然后将其删除。

data(isnan(data)) = [];

* **插补缺失值：**使用`fillmissing`函数，根据周围非缺失值进行插补。

data = fillmissing(data, 'linear');  % 线性插补

**2.1.3 数据类型转换**

MATLAB支持多种数据类型，例如：`double`、`int`、`char`等。确保数据类型与分析要求一致。

data = double(data);  % 将数据类型转换为double
data = int32(data);   % 将数据类型转换为int32

**2.2 数据标准化和归一化**

**2.2.1 标准化方法**

标准化将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。这有助于消除不同变量之间的尺度差异。

data_std = (data - mean(data)) / std(data);

**2.2.2 归一化方法**

归一化将数据转换为[0, 1]之间的范围。这有助于比较不同范围的数据。

data_norm = (data - min(data)) / (max(data) - min(data));

**流程图：数据预处理流程**

graph LR
subgraph 数据导入
    data_csv --> data_xlsx --> data_mat
end
subgraph 数据清理
    data_missing --> data_filled --> data_clean
end
subgraph 数据转换
    data_clean --> data_std --> data_norm
end

**表格：数据预处理方法比较**

| 方法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 删除缺失值 | 简单易行 | 可能导致数据丢失 |
| 插补缺失