MATLAB数据相关系数建模与分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，专为数学建模场景提供多维数据相关系数的自动化计算与分析功能。支持皮尔逊、斯皮尔曼和肯德尔三种主流算法，可处理含缺失值的数据集，并生成可视化相关矩阵，助力高效数据分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的数据相关系数建模与分析系统

项目介绍

本项目是一个专门为数学建模场景设计的相关系数分析工具，实现了多维数据相关系数的自动化计算与可视化分析。系统集成了三种主流的相关系数算法，能够有效处理包含缺失值的实际数据集，并提供完整的统计显著性检验和直观的可视化输出，满足科研和工程应用中对数据相关性分析的需求。

功能特性

• 多算法支持：提供皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔秩相关系数三种计算方法
• 数据兼容性强：支持MATLAB矩阵文件(.mat)、Excel文件(.xlsx/.xls)和文本文件(.txt/.csv)多种数据格式
• 缺失值处理：自动识别和处理NaN标记的缺失值，保证计算准确性
• 批量数据处理：支持大规模数据集的批量相关系数分析
• 统计显著性检验：自动计算并输出相关系数的p值矩阵，标识统计显著性
• 可视化输出：生成相关系数矩阵热力图，通过颜色映射直观展示相关强度
• 综合分析报告：自动生成文本统计报告，包含相关系数范围、显著相关性数量等汇总信息

使用方法

1. 准备数据文件：将待分析的数据整理为数值矩阵格式，确保至少包含两个变量列
2. 运行主程序：在MATLAB环境中执行主程序文件
3. 参数配置：根据提示选择相关系数类型、设置显著性水平、调整可视化选项
4. 查看结果：系统将自动输出相关系数矩阵、p值矩阵、热力图和统计报告
5. 结果保存：所有输出结果可保存为MATLAB工作空间变量或导出为文件

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐工具箱：Image Processing Toolbox（用于热力图优化显示）
• 内存要求：建议4GB以上内存，处理大型数据集时需相应增加内存配置

文件说明

主程序文件整合了数据读取与验证、缺失值智能处理、多类型相关系数并行计算、统计显著性检验分析、热力图可视化生成以及综合分析报告输出等核心功能模块，为用户提供一站式的相关系数分析解决方案。该系统通过模块化设计实现了数据处理流程的自动化，确保计算结果的准确性和输出内容的完整性。