MATLAB GUI驱动的药物相关性分析学习系统

资 源 简 介

本项目构建了一个基于MATLAB图形用户界面的药物数据分析工具，支持数据导入、参数配置和结果可视化。通过界面交互演示参数传递与数据处理方法，适合学习MATLAB GUI设计及基础分析技术。

详 情 说 明

基于MATLAB GUI的药物相关性分析学习系统

项目介绍

本项目构建了一个基于MATLAB图形用户界面的药物相关性分析学习系统，旨在通过直观的界面设计展示MATLAB在GUI编程、参数传递和基础数据处理方面的应用。系统集成了数据导入、分析参数设置和结果可视化三大功能模块，为用户提供完整的药物相关性分析流程体验，特别适合MATLAB界面编程和回调函数机制的学习参考。

功能特性

• 数据导入模块：支持.csv和.xlsx格式的药物数据集导入，自动识别药物名称文本列和特性数值列
• 参数设置模块：提供灵活的交互式参数配置

- 可选择参与分析的药物特性列 - 可设置相关性阈值（0-1范围） - 支持散点图矩阵和热力图两种可视化方式选择

• 结果分析模块：实现多维度结果输出

- 图形化显示：生成药物相关性散点图矩阵或热力图 - 数值输出：在控制台输出相关性系数矩阵和高相关性药物对列表 - 交互反馈：实时显示分析进度状态，提供完善的错误处理提示

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件启动图形用户界面
2. 数据导入：点击"导入数据"按钮，选择包含药物名称和特性数值的数据文件
3. 参数配置：在界面中选择需要分析的药物特性列，设置相关性阈值，选择可视化类型
4. 执行分析：点击"开始分析"按钮，系统将自动计算药物相关性并生成结果
5. 结果查看：在图形窗口查看可视化结果，在MATLAB命令窗口查看数值分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐工具箱：MATLAB App Designer（如使用GUIDE则不需要）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心功能实现，包括图形用户界面的完整构建与布局设计、所有控件回调函数的逻辑处理、数据文件的读取与验证机制、相关性分析算法的执行以及多种可视化结果的生成与呈现。该文件整合了参数传递的关键技术演示，实现了从用户交互到结果输出的全链路功能。