MATLAB高级数据分析：从数据探索到预测建模

# 1. MATLAB数据分析基础**

MATLAB是一个强大的技术计算环境，特别适合于数据分析。本章介绍了MATLAB数据分析的基础知识，包括：

- 数据类型和数据结构：了解MATLAB中不同数据类型和结构，以及如何有效地使用它们。
- 数据输入和输出：学习从各种来源导入数据到MATLAB，以及将数据导出到文件或其他应用程序。
- 数据处理：掌握数据清洗、转换和预处理技术，以确保数据的质量和一致性。

# 2. 数据探索与可视化**

**2.1 数据导入和预处理**

**2.1.1 文件读取和数据格式转换**

MATLAB提供了多种方法来读取不同格式的文件，包括：

data = readtable('data.csv'); % 读取CSV文件
data = importdata('data.txt'); % 读取文本文件
data = load('data.mat'); % 读取MAT文件

数据格式转换可以使用以下函数：

data = table2array(data); % 将表转换为数组
data = array2table(data); % 将数组转换为表

**2.1.2 数据清洗和缺失值处理**

数据清洗涉及处理异常值、重复值和缺失值。MATLAB提供了以下函数：

data = removeoutliers(data); % 删除异常值
data = unique(data); % 删除重复值
data = fillmissing(data, 'mean'); % 用平均值填充缺失值

**2.2 数据探索和可视化**

**2.2.1 统计摘要和图形化表示**

MATLAB提供了用于计算统计摘要的函数，例如：

summary(data); % 显示数据摘要
hist(data); % 绘制直方图
boxplot(data); % 绘制箱线图

图形化表示可以使用以下函数：

plot(data); % 绘制折线图
scatter(data1, data2); % 绘制散点图
bar(data); % 绘制条形图

**2.2.2 交互式数据探索工具**

MATLAB提供了交互式数据探索工具，例如：

* **Data Inspector**：允许用户查看和编辑数据。
* **Plot Explorer**：允许用户创建和自定义图表。
* **Variable Explorer**：允许用户查看和修改变量。

# 3.1 回归分析

回归分析是一种预测建模技术，用于建立因变量（目标变量）与一个或多个自变量（预测变量）之间的关系。MATLAB 提供了广泛的回归分析功能，包括线性回归和非线性回归。

#### 3.1.1 线性回归和非线性回归

**线性回归**假设因变量和自变量之间存在线性关系。MATLAB 中用于线性回归的函数是 `fitlm`，它采用输入矩阵（自变量）和输出向量（因变量）作为参数。

% 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];

% 线性回归模型
model = fitlm(x, y);

% 模型评估
disp(model);

输出：