描述性统计与可视化

数据导入导出，描述性统计，可视化

通过生成汇总统计数据，包括集中趋势、离散度、形状和相关性的度量，对数据进行数值探索。使用单变量、双变量和多变量图可视化您的数据。可用的选项包括框图、直方图和概率图。使用聚类分析技术，如层次聚类和k——集群。

探索性数据分析基础知识

类别

数据管理
数据导入导出，变量分组
描述性统计
数值总结和相关措施
数据可视化
查看数据模式和趋势

特色的例子

可视化多变量数据

使用各种统计图可视化多变量数据。许多统计分析只涉及两个变量:预测变量和响应变量。这些数据很容易用2D散点图、二元直方图、箱线图等可视化。也可以用3D散点图来可视化三元数据，或者用第三变量编码的2D散点图，例如颜色。然而，许多数据集涉及更多的变量，使直接可视化更加困难。这个例子探索了在MATLAB®中使用统计和机器学习工具箱™可视化高维数据的一些方法。

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