Описательная статистика и визуализация

Импорт данных и экспорт, описательная статистика, визуализация

Исследуйте данные численно путем генерации итоговой статистики, включая меры центральной тенденции, дисперсии, формы и корреляции. Statistics and Machine Learning Toolbox™ позволяет вам вычислять итоговую статистику для выборочных данных, которые содержат недостающий (NaN) значения. Визуализируйте свои данные с помощью одномерных, двумерных, и многомерных графиков. Доступные параметры включают диаграммы, гистограммы и графики вероятности. Найдите естественные группировки в своих данных с помощью методов кластерного анализа, таких как иерархическая кластеризация и k - кластеризация Средств.

Исследовательские основы анализа данных

Популярные примеры

Visualizing Multivariate Data

Визуализация многомерных данных

Визуализируйте многомерные данные с помощью различных статистических графиков. Много статистических анализов включают только две переменные: переменная прогноза и переменная отклика. Такие данные легки визуализировать использующие 2D графики рассеивания, двумерные гистограммы, коробчатые диаграммы, и т.д. Также возможно визуализировать trivariate данные с 3D графиками рассеивания или 2D графиками рассеивания с третьей переменной, закодированной с, например, окрасить. Однако много наборов данных включают большее число переменных, делая прямую визуализацию более трудной. Этот пример исследует некоторые способы визуализировать высоко-размерные данные в MATLAB®, с помощью Statistics and Machine Learning Toolbox™.

Открыть скрипт
Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте