MATLAB数据相关性分析工具箱：高效统计分析解决方案

资 源 简 介

该工具箱支持对导入数据集进行多种相关性分析，包括皮尔逊、斯皮尔曼和肯德尔秩相关算法。用户可通过交互界面或命令行灵活选择方法与变量，简化数据处理流程，提升科研与工程分析的效率。

详 情 说 明

MATLAB数据相关性分析工具箱

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的数据相关性分析工具箱，专门用于对外部数据集进行多种统计相关性分析。通过提供交互式界面和命令行两种操作方式，支持用户灵活选择分析方法和数据变量，自动计算相关性指标并生成可视化图表，帮助研究人员快速探索变量间的线性或单调关系模式。

功能特性

• 多格式数据支持：可导入.csv、.xlsx、.mat格式的数据文件，自动识别表头和处理数值型数据
• 智能缺失值处理：自动检测并剔除缺失值，确保分析结果的准确性
• 多种相关分析方法：支持皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数、肯德尔秩相关系数等主流统计方法
• 全面结果输出：同时提供相关性系数矩阵、显著性p值矩阵和有效样本量矩阵
• 丰富可视化功能：生成相关性热力图、变量散点图矩阵等多种图表
• 分析报告自动生成：创建分析摘要文本文件，记录分析方法、变量信息和关键结论

使用方法

1. 数据准备：准备包含数值型数据的.csv、.xlsx或.mat格式文件
2. 启动分析：运行主程序，通过交互界面选择数据文件和分析方法，或通过命令行参数直接指定
3. 结果查看：查看生成的相关性矩阵、统计检验结果和可视化图表
4. 结果导出：将图表导出为.png或.fig格式，分析报告保存为.txt文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理大型数据集

文件说明

主程序文件整合了数据读取与预处理、相关性计算算法执行、结果可视化呈现和报告生成等核心功能。具体实现了数据文件的自动识别与加载、缺失值的智能处理、多种相关性分析方法的选择与计算、矩阵形式结果的输出、热力图和散点图矩阵的绘制以及分析摘要的自动创建。该文件作为整个工具箱的调度中心，协调各功能模块有序工作，提供完整的端到端分析流程。