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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,以数字方式探索数据。使用单变量、双变量和多变量图可视化数据。可用的选项包括方框图、直方图和概率图。使用聚类分析技术(如层次聚类和)在数据中找到自然的分组k——集群。
使用各种统计图可视化多元数据。许多统计分析只涉及两个变量:预测变量和响应变量。这些数据很容易使用二维散点图、二元直方图、箱形图等进行可视化。还可以使用3D散点图或使用第三个变量(例如颜色)编码的2D散点图来可视化三元数据。然而,许多数据集涉及大量的变量,使得直接可视化更加困难。这个例子探索了在MATLAB®中使用统计学和机器学习工具箱™可视化高维数据的一些方法。
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