1. 数据准备 此部分主要是读取数据,生成矩阵坐标数据。 % 读取数据loaddata.mat% 生成矩阵坐标数据[r,c]=size(data);x=1:c;y=1:r;[xx,yy]=meshgrid(x,y);yy=flipud(yy); 其中,利用‘meshgrid’命令生成矩阵的坐标数据。 值得注意的是,在竖直方向,矩阵的索引编号顺序与坐标轴的正方向相反,所以使用‘fl...
首先，准备数据是关键步骤。使用Matlab的内置函数`meshgrid`生成矩阵坐标数据。值得注意的是，矩阵的索引编号顺序在竖直方向与坐标轴正方向相反，因此需利用`flipud`命令进行上下翻转。这一步确保了数据与图形坐标系统的正确对应。接着，定义颜色方案。为了根据特征的大小赋予颜色，选择渐变色配色。具体实现通过调...
散点图绘制部分，使用`scatter`命令绘制气泡矩阵或相关系数矩阵。尺寸大小和颜色设定通过`data(:)*200`和`data(:)`来调整，实现直观的数值对应。细节优化包含调整坐标区属性和使用`colormap`命令调整颜色。此外，根据需要调整坐标区大小、坐标轴标签等，以达到美观的插图效果。最后，按照所需分辨率和格式输...
使用“carsmall”数据的此函数示例如下: 装载小车scatterPlotMatrix([加速度,气缸,位移,马力,Model_Year,重量,MPG],{加速度,气缸,位移,马力,ModelYear,重量,MPG})
[1] 范数:向量范数与矩阵范数 [2] 最大均值差异:MATLAB最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy) [3] 马氏距离:MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) [4] 相关系数:MATLAB实例:求相关系数、绘制热图并找到强相关对 [5] 互信息:MATLAB聚类有效性评价指标(外部) ...
triu 上三角矩阵图 tril 下三角矩阵图 load XData.mat CMP=corrMatPlot(X,'Format','tril'); CMP=CMP.setColorMap(1); CMP=CMP.draw(); 1 2 3 4 5 5 系数展示格式 通过调整Type属性调整格式: sq : 方形(默认) ssq : 含文本方形 pie : 饼图 circ : 圆形 oval : 椭圆形 load XData.mat CMP...
3. 散点图(气泡矩阵/相关系数矩阵)绘制 使用‘scatter’命令,绘制未经美化的散点图。 scatter(xx(:),yy(:),data(:)*200,data(:),'filled');hTitle=title('Scatter Matrix');hXLabel=xlabel('XAxis');hYLabel=ylabel('YAxis'); 其中,第一个data(:)*200用于设置离散点尺寸,data(:)用于设置颜色。