MATLAB 數據分析：2000字深入探討
簡介
MATLAB 是一款功能強大的數值計算軟體，廣泛應用於工程、科學研究、金融等領域。其優異的矩陣運算能力、豐富的數學函數庫以及強大的繪圖功能，使其成為數據分析的首選工具之一。本文將深入探討 MATLAB 在數據分析中的應用，涵蓋數據導入、預處理、分析建模以及結果可視化等方面。
數據導入
MATLAB 提供了多種方式導入數據，包括：
- 文字檔案： 使用 load, dlmread, textscan 等函數讀取 CSV、TXT 等格式的文字檔案。
- Excel 檔案： 使用 xlsread, readtable 等函數讀取 Excel 檔案。
- 數據庫： 使用 database 函數連接數據庫，並使用 fetch 函數提取數據。
- 其他格式： MATLAB 還支持 MATLAB 格式的 .mat 檔案、圖像檔案等。
數據預處理
數據預處理是數據分析的重要步驟，包括：
- 缺失值處理： 使用 isnan, fillmissing 等函數檢測和處理缺失值。
- 異常值處理： 使用箱型圖、Z-score 等方法檢測並去除異常值。
- 數據標準化： 使用 zscore, mapminmax 等函數將數據標準化到一定範圍。
- 特徵工程： 根據分析目的，進行特 2024 年菲律賓 Telegram 用戶庫 徵選擇、特徵提取、特徵轉換等操作。
MATLAB 提供了豐富的統計分析和機器學習工具箱，用於構建各種模型：
- 統計分析：
- 描述性統計： mean, std, corrcoef 等函 中國 WhatsApp 服务数据 數計算均值、標準差、相關係數等。
- 假設檢驗： ttest, anova 等函數進行 t 檢驗、方差分析等。
- 回歸分析： regress 函數進行線性回歸分析。
- 機器學習：
- 監督學習： 線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、決策樹、隨機森林等。
- 無監督學習： K-means 聚類、階層聚類、主成分分析等。
- 深度學習： MATLAB 深度學習工具箱支持各種深度學習模型。
結果可視化
MATLAB 的繪圖功能非常強大，可以生成各種精美的圖形：
- 二維圖形： 散點圖、折線圖、直方圖、箱型圖等。
- 三維圖形： 曲面圖、等高線圖、三維散點圖等。
定制圖形： 可以通過設置各種屬性，定制出符合需求的圖形。
