MATLAB在数据分析中怎样应用

MATLAB在数据分析中应用广泛，涵盖数据处理、统计分析、可视化等多个方面，具体如下：

• 数据预处理：可处理缺失值、离群值，进行数据平滑、插值等操作，如使用interp1函数进行一维数据插值。
• 统计分析：提供均值、标准差等基础统计函数（mean、std），支持回归分析、假设检验、方差分析等，如fitlm函数用于线性回归建模。
• 数据可视化：通过plot、scatter、histogram等函数生成二维/三维图形，直观呈现数据分布与趋势。
• 信号与图像处理：利用工具箱进行信号滤波、频谱分析（如fft函数），以及图像去噪、边缘检测等操作。
• 机器学习与深度学习：支持分类、聚类、回归等模型训练与预测，如fitcecoc函数用于多分类问题。
• 金融与经济分析：通过工具箱实现投资组合优化、风险分析、衍生品定价等功能。
• 控制系统分析：用于系统建模、仿真与优化，如tf函数创建传递函数模型。

以上应用可借助MATLAB丰富的内置函数（如polyfit、kmeans）和工具箱（如统计工具箱、信号处理工具箱）高效完成。