MATLAB散点图与机器学习：数据预处理与可视化，助力模型构建

# 1. MATLAB散点图概述**

散点图是一种二维可视化工具，用于展示两个变量之间的关系。在MATLAB中，可以使用`scatter`函数绘制散点图。该函数接受两个向量作为输入，分别表示x轴和y轴上的数据点。

x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];
scatter(x, y);

生成的散点图将显示x轴和y轴上的数据点。数据点的大小和颜色可以根据需要进行定制。

# 2. 数据预处理

数据预处理是散点图可视化和机器学习应用的关键步骤，它可以提高数据的质量和可解释性，从而提升可视化效果和模型性能。本章将详细介绍数据预处理的两个主要方面：数据导入与清洗以及特征工程。

### 2.1 数据导入与清洗

#### 2.1.1 数据读取与格式转换

数据读取是数据预处理的第一步，它涉及从各种来源（如 CSV 文件、数据库或 API）导入数据。MATLAB 提供了多种数据读取函数，例如 `readtable()`、`readmatrix()` 和 `importdata()`。这些函数允许用户指定数据分隔符、缺失值标记和数据类型。

% 从 CSV 文件读取数据
data = readtable('data.csv');

% 指定数据分隔符为逗号
data = readtable('data.csv', 'Delimiter', ',');

% 指定缺失值标记为 'NA'
data = readtable('data.csv', 'MissingData', 'NA');

数据格式转换是指将数据转换为与分析或可视化要求相匹配的格式。MATLAB 提供了多种数据转换函数，例如 `table2array()`、`array2table()` 和 `reshape()`。

% 将表格转换为数组
data_array = table2array(data);

% 将数组转换为表格
data_table = array2table(data_array);

% 重新整形数组
data_reshaped = reshape(data_array, [m, n]);

#### 2.1.2 缺失值处理与数据标准化

缺失值处理涉及处理数据集中缺失的值。MATLAB 提供了多种缺失值处理方法，例如删除缺失值、用平均值或中位数填充缺失值，或使用插值技术估计缺失值。

% 删除缺失值
data_cleaned = data(all(~isnan(data), 2), :);

% 用平均值填充缺失值
data_cleaned = fillmissing(data, 'mean');

% 使用线性插值估计缺失值
data_cleaned = interp1(data(:, 1), data(:, 2), data(:, 1), 'linear');

数据标准化是指将数据缩放或转换到一个特定的范围或分布。这有助于提高可视化效果和模型性能，因为它可以减少特征之间的差异并使数据更具可比性。MATLAB 提供了多种数据标准化方法，例如 z-score 标准化、min-max 标准化和归一化。

% z-score 标准化
data_standardized = (data - mean(data)) / std(data);

% min-max 标准化
data_standardized = (data - min(data)) / (max(data) - min(data));

% 归一化
data_normalized = data / max(data);

### 2.2 特征工程

特征工程涉及创建和转换特征以提高模型性能和可解释性。MATLAB 提供了多种特征工程技术，例如特征选择、降维、数据变换和离散化。

#### 2.2.1 特征选择与降维

特征选择是指从数据集中选择最相关的特征，以减少数据维度并提高模型性能。MATLAB 提供了多种特征选择方法，例如过滤法、包裹法和嵌入法。

% 使用过滤法选择特征
[selected_features, scores] = fscmrmr(data, labels);

% 使用包裹法选择特征
[selected_features, model] = sequentialfs(@(features, labels) crossval('mcr', labels, features), da