MATLAB数据分析实战：探索数据宝藏，提取有价值的见解

# 1. MATLAB数据分析基础**

MATLAB是一种强大的技术计算语言，广泛用于数据分析、建模和可视化。它提供了丰富的函数库和工具箱，使数据处理和分析变得高效且直观。

MATLAB数据类型包括数值、字符串、结构体和单元格数组。理解这些数据类型及其操作至关重要。此外，MATLAB提供了矩阵和数组操作，允许对大型数据集进行高效计算。

MATLAB还支持文件输入/输出，使数据导入和导出变得容易。通过使用load和save函数，可以轻松地将数据从文件加载到MATLAB工作空间或从工作空间保存到文件。

# 2. 数据预处理与探索性数据分析

### 2.1 数据导入与数据清洗

**2.1.1 数据文件格式和导入方法**

MATLAB支持多种数据文件格式，包括：

- **CSV (逗号分隔值)**：最常用的数据格式，以逗号分隔数据字段。
- **MAT (MATLAB数据文件)**：MATLAB专有格式，存储MATLAB变量和数据结构。
- **XLS (Excel电子表格)**：Microsoft Excel文件格式，包含工作表和数据。
- **TXT (文本文件)**：简单的文本文件，包含以空格或制表符分隔的数据。

要导入数据，可以使用以下函数：

data = importdata('data.csv'); % 导入CSV文件
data = load('data.mat'); % 导入MAT文件
data = xlsread('data.xls'); % 导入XLS文件
data = importdata('data.txt', '\t'); % 导入TXT文件，以制表符分隔

**2.1.2 数据清洗和处理技巧**

数据清洗是数据预处理的关键步骤，涉及以下任务：

- **处理缺失值**：使用`isnan`和`isinf`函数识别缺失值，并使用`fillmissing`或`rmmissing`函数填充或删除它们。
- **处理异常值**：使用`isoutlier`函数识别异常值，并使用`rmoutliers`函数删除或替换它们。
- **转换数据类型**：使用`str2num`和`num2str`函数将字符串转换为数字，或使用`categorical`函数将类别变量转换为分类变量。
- **标准化和归一化**：使用`zscore`和`normalize`函数对数据进行标准化或归一化，以改善机器学习模型的性能。

### 2.2 探索性数据分析

**2.2.1 数据可视化技术**

数据可视化是探索数据并识别模式和趋势的重要工具。MATLAB提供了各种可视化函数，包括：

- **柱状图和条形图**：使用`bar`和`histogram`函数绘制数据分布。
- **折线图和散点图**：使用`plot`和`scatter`函数显示数据之间的关系。
- **箱线图**：使用`boxplot`函数显示数据分布的中心、四分位数和范围。
- **热图**：使用`heatmap`函数显示数据矩阵的热度图。

**2.2.2 统计描述和分布分析**

统计描述和分布分析提供有关数据特征的数值信息。MATLAB提供了以下函数：

- **均值、中位数和标准差**：使用`mean`、`median`和`std`函数计算这些统计量。
- **四分位数和百分位数**：使用`quantile`函数计算数据分布的四分位数和百分位数。
- **正态分布检验**：使用`kstest`函数检验数据是否符合正态分布。
- **相关性和协方差**：使用`corr`和`cov`函数计算变量之间的相关性和协方差。

通过结合数据可视化和统计分析，可以深入了解数据的分布、模式和关系，为后续数据建模和机器学习做好准备。

# 3.1 线性回归和分类

**3.1.1 线性回归模型**

线性回归是一种预测连续目标变量的监督学习算法。它假设目标变量和输入变量之间存在线性关系。

**模型方程：**

y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + β