散点图

散点图通过将数据点绘制在直角坐标系上，直观呈现变量间关系及潜在趋势，并可观察正相关趋势。

散点图可以帮助您直观地查看分类错误

这份资源提供了 Tableau 源文件，助你探索散点图的优化技巧，掌握高级散点图的制作方法。

为了探究身高与腿长之间的关系，我们收集了16名成年女子的身高和腿长数据。为了直观地展示数据，我们将身高作为横坐标 (x)，腿长作为纵坐标 (y)，在平面直角坐标系中标出了这些数据点 (xi, yi)。 这种用图形方式展示数据点的方法称为散点图。通过观察散点图，我们可以初步判断身高与腿长之间是否存在某种关系，例如正相关、负相关或无明显关系。

该函数绘制一个散点图，使用颜色表示数据的密度。它使用三种不同的方法来计算数据密度：圆形、正方形或 Voronoi 单元。用户可以选择要使用的方法以及计算密度时要使用的半径。

这个功能利用核平滑函数计算每个点的概率密度估计（PDE），并且用颜色表示每个点。输入x表示X轴上的位置，y表示Y轴上的位置。varargin可用于向scatter函数发送一组指令，支持MarkerSize参数，不支持MarkerColor参数。输出h返回创建的散点对象的句柄。例如，生成数据x = normrnd(10, 1, 1000, 1); y = x * 3 + normrnd(10, 1, 1000, 1); 使用scatter_kde(x, y, '填充', 'MarkerSize', 100); 添加颜色栏cb = colorbar(); cb.Label.String = '概率密度估计'。

在进行Web数据挖掘实验时，数据散点图被广泛运用。它通过图形化展示数据点的分布，帮助研究人员分析和理解数据模式。

利用Java3D/OpenGL技术，成功实现了一个高性能的散点图应用。这项技术创新为散点图的开发带来了新的可能性，提升了图形处理的效率和质量。

该工具允许用户在MATLAB中绘制带有渐变颜色的时间序列图，用户可以通过常见的MATLAB命令如xlabel、title、subplot进行进一步的修改。使用全局或局部最大值/最小值定义颜色强度计算，附带详细教程和多个示例。

在网页数据挖掘实验中，我们进行了分类错误散点图的详细分析。