实战描述性分析、回归分析、假设检验、方差分析、相关性推断与列联分析、主成分分析与因子分析、聚类分析案例。
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本书内容
《MATLAB数据分析与可视化实践:视频教学版》基于MATLAB R2025b 编写，以MATLAB数据分析与可视化的相关知识为主线，全面讲解MATLAB数据分析与可视化工程应用的各种方法和技巧。《MATLAB数据分析与可视化实践:视频教学版》配套示例源文件、同步教学视频、PPT课件、教学大纲、教案、课标、配图PDF文件。
《MATLAB数据分析与可视化实践:视频教学版》共分15章，内容包括数据分析与可视化入门、MATLAB基础知识、MATLAB程序设计、数据导入与导出、数据预处理、MATLAB可视化基础、二维图形绘制、三维图形绘制、描述性分析、回归分析、假设检验、方差分析、相关性推断与列联分析、主成分分析（PCA）与因子分析和聚类分析等。
《MATLAB数据分析与可视化实践:视频教学版》内容全面、案例丰富、步骤详细，适合学习MATLAB数据分析的初学者、科研人员、工程技术人员，也适合高等院校或高职高专院校学习MATLAB数据分析课程的学生。
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本书作者
刘清，井冈山大学研究生院院长，硕导，博士，副教授，中共中央组织部"西部之光"访问学者，教育部乡村振兴与教育扶贫专家库入库专家。主要从事信号与信息处理、遥感图像处理、模式识别、人工智能等领域的研究。发表SCl论文10余篇，主持或参与国家自然科学基金、省级基金等科研项目10余项，担任系统工程人-机-环境交互专委会委员、省电子学会理事、省学位与研究生教育学会理事等。
吕敬祥，井冈山大学研究生院硕导，博士，副教授。主要从事通信与网络、智能信息处理、智慧农业等方面的研究与教学工作。主持国家自然科学基金项目1项，参与国家自然科学基金项目4项；主持省部级课题3项，参与省部级课题8项；以第一作者身份公开发表学术论文15篇，其中SCI、El收录4篇；作为第一著作权人，获得发明专利2项、实用新型专利5项以及计算机软件著作权等知识产权6项。
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本书读者
**·**MATLAB数据分析初学者
**·**MATLAB数据分析的工程人员和科研人员
**·**高等院校或高职高专院校学习MATLAB数据分析课程的学生
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本书目录
第1章 数据分析与可视化入门1
1.1 数据分析概述3
1.1.1 数据分析的4种类型3
1.1.2 数据分析的基本流程3
1.1.3 数据分析中的常用方法6
1.2 数据可视化概述7
1.2.1 数据可视化的功能8
1.2.2 数据可视化的分类8
1.2.3 数据可视化的原则10
1.2.4 数据可视化与数据分析的关系12
1.3 MATLAB数据分析与可视化功能概览12
1.3.1 MATLAB的数据分析功能13
1.3.2 MATLAB的数据可视化功能14
第2章 MATLAB基础知识16
2.1 MATLAB的工作环境18
2.1.1 在Windows操作系统中启动MATLAB18
2.1.2 MATLAB 2025的用户界面19
2.1.3 如何获得帮助23
2.2 MATLAB语言基础知识26
2.2.1 MATLAB语句的组成26
2.2.2 MATLAB的数据类型27
2.2.3 变量与常量29
2.2.4 矩阵和数组31
2.2.5 运算符与特殊字符42
第3章 MATLAB程序设计49
3.1 程序文件50
3.1.1 脚本文件52
3.1.2 函数文件53
3.1.3 函数类型55
3.2 程序结构56
3.2.1 顺序结构56
3.2.2 循环结构56
3.2.3 分支结构59
第4章 数据导入与导出62
4.1 MAT文件的保存与读取63
4.1.1 MAT文件的保存65
4.1.2 MAT文件的读取66
4.2 文本文件的导入与导出68
4.2.1 导入文本文件的数据68
4.2.2 将数据导出到文本文件74
4.3 电子表格文件的导入与导出76
4.3.1 电子表格文件的导入77
4.3.2 电子表格文件的导出78
4.4 其他格式文件的导入与导出80
4.4.1 科学数据文件80
4.4.2 XML文件81
4.4.3 JSON文件82
4.5 数据导入与导出的高级方式83
4.5.1 硬件和网络通信84
4.5.2 Web服务或FTP文件操作86
第5章 数据预处理88
5.1 在数据清洗器中进行数据预处理90
5.1.1 数据清洗器界面概览90
5.1.2 数据清洗与预处理方法92
5.2 在实时脚本中进行数据预处理101
5.2.1 实时脚本与实时编辑器101
5.2.2 实时编辑器的数据预处理任务103
5.3 直接调用函数进行数据预处理113
5.3.1 数据缺失值处理函数113
5.3.2 数据离群值处理函数115
5.3.3 数据平滑与趋势分析函数117
5.3.4 数据归一化与标准化函数119
第6章 MATLAB可视化基础122
6.1 MATLAB图形系统的结构与组成124
6.1.1 图窗管理与FIG文件124
6.1.2 坐标区与分块图布局131
6.1.3 图形对象的层次结构138
6.2 坐标区的外观设置140
6.2.1 坐标轴的刻度范围与纵横比141
6.2.2 坐标轴的刻度值与刻度标签146
6.2.3 设置网格线149
6.3 添加注释151
6.3.1 添加标题151
6.3.2 添加图例153
6.3.3 添加其他注释154
6.4 图窗的导出与打印160
6.4.1 图窗的导出160
6.4.2 图窗的打印162
第7章 二维图形绘制165
7.1 折线类图形167
7.1.1 折线图167
7.1.2 面积图170
7.1.3 阶梯图172
7.1.4 带误差条的折线图173
7.2 散点类图形175
7.2.1 散点图175
7.2.2 气泡图177
7.2.3 群散点图179
7.3 离散类图形180
7.3.1 柱形图180
7.3.2 条形图183
7.3.3 针状图185
7.4 统计类图形187
7.4.1 直方图187
7.4.2 箱线图190
7.4.3 饼图192
7.4.4 圆环图194
7.4.5 热力图196
7.4.6 词云图198
7.5 多变量与复合图形200
7.5.1 平行坐标图200
7.5.2 帕累托图204
7.5.3 带直方图的散点图206
7.5.4 散点矩阵图208
7.5.5 气泡云图210
第8章 三维图形绘制213
8.1 三维折线类图形214
8.1.1 三维折线图214
8.1.2 三维条带图216
8.2 三维曲面类图形219
8.2.1 三维网格图219
8.2.2 三维曲面图221
8.3 三维散点类图形223
8.3.1 三维散点图223
8.3.2 三维气泡图225
8.3.3 三维群散点图227
8.4 三维离散类图形228
8.4.1 三维柱形图229
8.4.2 三维条形图231
8.4.3 三维针状图233
8.5 三维统计类图形234
8.5.1 二元直方图234
8.5.2 三维饼图236
第9章 描述性分析239
9.1 基本统计量240
9.1.1 数据规模与求和241
9.1.2 最大值与最小值244
9.2 集中趋势分析247
9.2.1 均值247
9.2.2 中位数250
9.2.3 众数252
9.3 离散程度分析253
9.3.1 方差、标准差与均方根253
9.3.2 极差与四分位距257
9.3.3 变异系数259
9.4 分布形态分析261
9.4.1 偏度261
9.4.2 峰度263
9.5 相关性分析265
9.5.1 协方差265
9.5.2 相关系数268
第10章 回归分析271
10.1 回归分析基础272
10.1.1 回归分析概述272
10.1.2 MATLAB中常用的回归工具概览274
10.2 交互式回归分析工具275
10.2.1 图窗中的基本拟合工具275
10.2.2 曲线拟合器APP281
10.3 一元多项式回归分析292
10.3.1 一元多项式回归建模方法292
10.3.2 模型预测与置信区间分析293
10.3.3 多项式回归的交互式拟合295
10.4 多元线性回归分析298
10.4.1 构建线性回归模型299
10.4.2 模型对象与通用后处理函数299
10.5 非线性回归分析304
10.5.1 构建非线性模型305
10.5.2 非线性回归的交互式拟合309
第11章 假设检验314
11.1 假设检验基础315
11.1.1 假设检验的核心思想与流程316
11.1.2 解读MATLAB检验结果318
11.2 数据分布检验319
11.2.1 正态性检验319
11.2.2 方差齐性检验322
11.3 均值检验324
11.3.1 单样本与配对样本检验325
11.3.2 独立双样本检验328
11.4 方差比较330
11.4.1 单样本方差检验330
11.4.2 双样本方差检验331
11.4.3 多样本方差检验333
11.5 非参数检验336
11.5.1 Wilcoxon检验336
11.5.2 多组数据比较339
11.6 分类数据分析341
11.6.1 拟合优度卡方检验341
11.6.2 交叉表独立性检验343
第12章 方差分析345
12.1 方差分析基础346
12.1.1 方差分析核心思想346
12.1.2 方差分析的假设与前提条件347
12.2 单因素方差分析347
12.2.1 单因素方差分析的应用347
12.2.2 事后多重比较350
12.3 多因素方差分析352
12.3.1 双因素方差分析的应用352
12.3.2 多因素方差分析的应用354
12.3.3 交互作用的可视化356
12.4 协方差分析359
12.4.1 协方差分析的概念与应用359
12.4.2 交互式协方差分析工具360
第13章 相关性推断与列联分析364
13.1 线性相关分析365
13.2 非参数与等级相关分析367
13.3 偏相关分析370
13.4 分类变量关联分析372
第14章 主成分分析与因子分析376
14.1 主成分分析377
14.2 主成分分析结果可视化380
14.3 因子分析382
第15章 聚类分析387
15.1 聚类分析基础388
15.1.1 数据预处理388
15.1.2 距离度量391
15.2 层次聚类393
15.2.1 创建与可视化聚类树393
15.2.2 划分聚类结果396
15.3 划分与密度聚类算法399
15.3.1 K-Means聚类399
15.3.2 最佳聚类数K的确定401
15.3.3 基于密度的聚类404
15.4 聚类效果评估与轮廓系数分析406
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编辑推荐
（1）《MATLAB数据分析与可视化实践:视频教学版》从MATLAB的基础知识入手，逐一讲解数据分析与可视化处理中常用的工具、命令及相关功能模块，力求让零基础的读者能快速入门。
（2）《MATLAB数据分析与可视化实践:视频教学版》结合常见算法和工程案例，帮助读者轻松学会MATLAB数据分析与可视化的操作方法和技巧。
**（3）**示例源文件、同步教学视频、PPT课件、教纲、教案、课标、配图PDF文件。
本文部分内容摘自《MATLAB数据分析与可视化实践:视频教学版》，具体内容请以书籍为准。