MATLAB数据分析方法 利用MATLAB进行数据分析与数据挖掘 第2章 数据描述性分析 共74页.ppt

【课程简介】 本课程适合所有需要学习MATLAB数据分析知识的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85620792 【全部课程列表】 第1章 MATLAB基础 共64页.ppt 第2章 数据描述性分析 共74页.ppt 第3章 回归分析 共90页.ppt 第4章 判别分析 共64页.ppt 第5章 主成分与典型相关分析 共84页.ppt 第6章 聚类分析 共112页.ppt 第7章 数值模拟分析 共29页.ppt 在MATLAB中，数据分析是利用其强大的数学计算和可视化功能来探索、理解并解释数据的过程。数据描述性分析是数据分析的基础，它旨在提供对数据集的初步理解和洞察，包括集中趋势、分散程度以及数据分布的特性。本章重点讨论了在MATLAB中执行这些任务的方法。 基本统计量是描述数据集特性的关键指标。均值（mean）是最常见的集中趋势度量，它通过加总所有数据然后除以数据的数量来计算。然而，均值对于异常值非常敏感，一个极端值就可能显著影响结果。中位数（median）是另一种集中趋势的度量，它是将数据排序后位于中间位置的值，它对异常值的鲁棒性更强。MATLAB提供了`mean`和`median`函数来计算这两个统计量。 分位数是另一个有用的统计概念，它将数据分为相等的部分。例如，中位数是第50百分位数（p=0.5）。在MATLAB中，可以使用`prctile`函数来找到任意百分位数的值。四分位数，特别是上四分位数（Q3，p=0.75）和下四分位数（Q1，p=0.25），在数据探索中特别重要，它们能够帮助识别数据分布的离群值。 为了结合均值和中位数的优点，三均值（Trimmed Mean）被引入，它忽略了数据的极端部分，对中位数和上、下四分位数进行加权平均。在MATLAB中，可以通过自定义程序利用`prctile`函数计算三均值。 此外，数据可视化是数据描述性分析的重要组成部分，因为它能直观地揭示数据的结构和模式。MATLAB提供了多种绘图工具，如直方图（histogram）、散点图（scatter plot）、箱线图（box plot）等，用于展示数据的分布、相关性和异常值。例如，直方图可以显示数据的频率分布，箱线图则可以快速识别异常值和数据的四分位范围。 在进行数据分析前，可能需要对数据进行预处理，如数据转换。例如，对不同尺度的数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响，使分析更加公平。MATLAB的`normalize`和`zscore`函数可用于这类转换。 总结来说，MATLAB提供了全面的工具来执行数据描述性分析，从计算基本统计量、绘制图形到处理异常值和数据预处理。这些工具是深入数据分析和数据挖掘的基础，帮助用户更好地理解数据集，并为进一步的建模和预测分析奠定基础。