MATLAB三维散点图：实战项目，应用于真实数据分析场景

# 1. MATLAB三维散点图基础**

三维散点图是一种强大的可视化工具，用于探索和分析具有三个或更多维度的复杂数据集。在MATLAB中，可以使用`scatter3`函数轻松创建三维散点图。该函数采用三个输入参数：

- `x`、`y`、`z`：代表数据点的x、y和z坐标的向量。

% 创建一个三维散点图
x = randn(100, 1);
y = randn(100, 1);
z = randn(100, 1);

scatter3(x, y, z);
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
title('三维散点图');

# 2.1 数据预处理和探索

### 2.1.1 数据导入和清洗

**数据导入**

MATLAB 提供了多种方法来导入数据，包括：

- `importdata` 函数：从文本文件、CSV 文件和 Excel 文件导入数据。
- `xlsread` 函数：从 Excel 文件导入数据。
- `csvread` 函数：从 CSV 文件导入数据。
- `textread` 函数：从文本文件导入数据。

**代码块：**

data = importdata('data.csv');

**逻辑分析：**

`importdata` 函数将 `data.csv` 文件中的数据导入到 `data` 变量中。

**参数说明：**

- `'data.csv'`: 要导入的文件路径。

**数据清洗**

数据清洗是将数据转换为适合分析和可视化的过程。它涉及删除缺失值、处理异常值和转换数据类型。

- **删除缺失值：**

data = data(all(~isnan(data), 2), :);

**逻辑分析：**

`all(~isnan(data), 2)` 检查每一行是否没有缺失值，并返回一个布尔数组。然后，`data(all(~isnan(data), 2), :)` 根据该布尔数组过滤数据，删除包含任何缺失值的行。

- **处理异常值：**

data(data(:, 1) > 100, 1) = nan;

**逻辑分析：**

`data(:, 1) > 100` 检查第一列中是否包含大于 100 的值，并返回一个布尔数组。然后，`data(data(:, 1) > 100, 1)` 将这些值替换为 `nan`。

- **转换数据类型：**

data(:, 2) = str2double(data(:, 2));

**逻辑分析：**

`str2double` 函数将第二列中的字符串转换为双精度浮点数，使其适合数值分析。

### 2.1.2 数据探索和特征分析

**数据探索**

数据探索是了解数据的分布、趋势和异常值的过程。MATLAB 提供了多种数据探索工具，包括：

- `hist` 函数：绘制直方图。
- `boxplot` 函数：绘制箱线图。
- `scatter` 函数：绘制散点图。
- `corrplot` 函数：绘制相关矩阵图。

**特征分析**

特征分析是识别数据中最有意义和有用的特征的过程。它涉及计算统计量、执行主成分分析（PCA）和使用机器学习算法。

**代码块：**

% 计算统计量
mean_data = mean(data);
std_data = std(data);

% 执行 PCA
[coeff, score, latent] = pca(data);

% 使用机器学习算法
model = fitcsvm(data(:, 1:3), data(:, 4));

**逻辑分析：**

- `mean(data)` 计算数据的平均值。
- `std(data)` 计算数据的标准差。
- `pca(data)` 执行 PCA，返回主成分系数、得分和潜在变量。
- `fitcsvm(data(:, 1:3), data(:, 4))` 使用支持向量机算法训练一个分类模型，其中数据的前三列用作特征，第四列用作标签。

# 3.1 数据聚类和降维

在处