記述統計と可視化

デタのンポトとエクスポト，記述統計，可視化

デ，タを数値的に調べるには，中心傾向，分散，形状，相関などの尺度がある要約統計量を生成します。デ，タを可視化するには，一変量，二変量および多変量のプロットを使用します。箱ひげ図，ヒストグラム，確率プロットなどのオプションを使用できます。データにおける自然なグループを見つけるには,階層クラスタリングやk - meansクラスタリングなどのクラスター分析手法を使用します。

探索的デ，タ解析の基礎

注目の例

多変量デ，タの可視化

この例では，各種の統計プロットを使用して多変量デ，タを視覚化する方法を示します。統計分析の多くでは，予測子変数と応答変数という2の変数のみを使用します。このようなデータは,2次元散布図,二変量ヒストグラム,箱ひげ図などを使用すると容易に可視化できます。また3次元散布図を使用したり,3番目の変数を色などでエンコードした2次元散布図でも,三変量データも可視化できます。しかし，デ，タセットの多くには，変数が多数含まれるため，直接的な可視化は困難です。この例では、统计和机器学习工具箱™を使用してMATLAB®で高次元データを可視化する方法をいくつか紹介します。

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