相关性分析法matlab生成图
时间: 2025-02-28 18:04:49 浏览: 62
### 使用Matlab进行相关性分析并绘制图形
#### 数据准备
为了执行相关性分析,首先需要准备好数据矩阵。假设有一个包含多个变量的数据集 `data` ,其中每一列代表一个不同的变量。
```matlab
% 创建示例数据集
rng(0); % 设置随机种子以便结果可重复
data = randn(100, 4); % 假设有四个变量,每行是一个观测样本
```
#### 计算皮尔逊相关系数
可以利用内置函数 `corrcoef()` 来计算给定数据集中各变量间的皮尔逊相关系数[^3]:
```matlab
R = corrcoef(data);
disp('皮尔逊相关系数:');
disp(R);
```
此命令会返回一个 n×n 的矩阵 R (这里 n=4),其元素表示两两变量间的关系强度;对角线上总是 1 表明自相关度最高。
#### 绘制热力图
接着可以通过调用 heatmap 函数可视化这些关联程度,这使得识别哪些成对比其他更为紧密变得直观简单得多[^1]:
```matlab
figure;
heatmap(R,'Colormap',parula,'ColorbarVisible','on');
title('Variables Correlation Heatmap');
xlabel('Variable Index'); ylabel('Variable Index');
```
上述代码片段创建了一个色彩渐变的图像,颜色越深表明对应位置上的两个特征具有更强的相关性。
#### 散点直方图组合图
对于更深入地探索个体配对之间的联系模式,则推荐构建一种融合了散点图与边缘直方图形式的新颖视图结构,这样不仅能够呈现总体趋势还能捕捉局部细节特性[^2]:
```matlab
figure;
for i = 1:size(data, 2)-1
for j = i+1 : size(data, 2)
subplot(size(data, 2)-1, size(data, 2)-i, (j-i)*(size(data, 2)-1)+i);
scatterhistogram({data(:,i), data(:,j)}, 'GroupingVariable',[]);
title(['Var' num2str(i) ', Var' num2str(j)]);
end
end
suptitle('Scatter Histogram of Variable Pairs');
```
这段脚本遍历所有可能的不同变量组合,并针对每一个这样的二元组生成一张独立的小型子图,在同一窗口内紧凑排列显示出来。
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