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数值通过生成汇总统计,包括集中趋势的措施,分散,形状和相关研究数据。统计和机器学习工具箱™允许你来计算包含样品丢失数据的汇总统计(为NaN)值。使用可视化一元,二元,多元和情节数据。可用选项包括箱线图,直方图和概率图。查找采用聚类分析技术在数据的自然分组,例如分层聚类和ķ-Means集群。
为NaN
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:一个预测变量和因变量。这样的数据很容易使用二维散点图,二元直方图,箱图等,这也是可能的可视化的三维散点图,或2D散点图三变量数据与编码的第三可变,例如彩色可视化。然而,许多数据集涉及的变量数量较多,使直接可视化更加困难。这个例子探讨了一些可视化的MATLAB®高维数据,使用统计和机器学习工具箱™的方式。
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