误差的Pearson相关性热图怎么用origin做(语言-matlab)

几个模型预测误差的Pearson相关性热图怎么用origin做，时间序列预测

这篇文章是用matlab实现的：

MATLAB画Correlation plots_correlationplot_ddd...e_bug的博客-CSDN博客 用R可以利用 corrplot 函数简单得到下图，如何利用MATLAB实现呢？代码复制自 Fancy Correlation Plots in MATLAB% sample correlation matrixr = normalize(randn(10, 10), 'range', [-1, 1]);for i = 1:size(r, 1) r(i, i) = 1;end% labelslabels = "variable" + (1:size(r, 1));.._correlationplot https://blog.csdn.net/wanjiac/article/details/123693079

不过下面这篇文章也可以参考一下，这个是origin绘制，无须R语言：

相关性热图绘制教程（origin绘制，无须R语言）_origin相关性分析热图_有梦想的阿杨的博客-CSDN博客 相关性热图绘制教程（origin绘制！无需R语言）相关性热图在很多文章中都有出现，一般都是使用R语言进行绘制。在origin中也可以进行同样的绘制，详细过程如下：实例解读这个数据是来源于R中的一个汽车相关的数据库，例如有关hp（马力）和disp（距离）这类性质。在该图第一行第一列的蓝色方框表示汽车的“mpg”属性和“mpg属性”之间的相关性为1，用蓝色和最大的方框表示。第一行第二列的的红色方框表示汽车“cyl”属性和“mpg”属性之间的相关性为~0.7，用浅红色和稍微小一点的方框表示。以此类推，表示_origin相关性分析热图 https://blog.csdn.net/yangqijia1/article/details/124356335

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【以下回答由 GPT 生成】

回答：

1. 首先，你需要安装Origin软件，并确保它已经成功安装在你的计算机上。

2. 打开MATLAB，加载你的误差数据。假设你的误差数据是一个N行M列的矩阵，其中N是时间序列的长度，M是模型数量。

3. 使用MATLAB的corr函数计算误差数据的Pearson相关性矩阵。代码如下：

corrMatrix = corr(yourData);

这将生成一个M行M列的矩阵，其中每个元素表示不同模型之间的Pearson相关系数。

1. 将相关性矩阵保存为一个文本文件，以便稍后在Origin中使用。可以使用以下代码将矩阵保存为CSV格式的文本文件：

csvwrite('corrMatrix.csv', corrMatrix);

1. 打开Origin软件并新建一个工作簿。

2. 在工作簿中选择“文件”->“导入”->“ASCII”菜单选项，打开刚才保存的corrMatrix.csv文件。

3. Origin将自动导入该文件，你将看到一个数据表。选中数据表，然后点击“分析”->“曲线拟合与求参”->“相关性”菜单选项。

4. 在相关性对话框中，选择相关性矩阵的选项。点击“确定”。

5. Origin将生成一个Pearson相关性热图，并将其显示在新的图层中。

以上就是在MATLAB中生成误差的Pearson相关性热图的具体步骤。如果你只是希望在MATLAB中生成热图，而无需使用Origin，你也可以使用MATLAB的imagesc函数来显示Pearson相关性矩阵。示例代码如下：

imagesc(corrMatrix);
colorbar;

请注意，以上步骤假设你已经熟悉MATLAB和Origin的使用。如果你对其中的任何步骤有疑问，请参考官方文档或其他资源来获得更详细的说明。如果你没有Origin软件或不熟悉它的使用，也可以尝试使用其他绘图工具或编程语言来实现相同的功能。