matlab四维数据拟合函数代码 棱镜：具有正则化，降维和特征选择的多重样条回归 Prism使用统计方法的组合进行基于样条的多元回归。 Prism通过平滑样条回归，PCA和RVR / LASSO的组合，使用正则化，降维和特征选择进行回归。 图1：Prism回归程序示意图，首先对每个预测变量进行样条曲线回归，然后进行降维和特征选择（面板A）。 棱镜的徽标显示在面板B中。 Prism已在MATLAB 2015b中进行了测试，并且需要三个第一方工具箱：（1）曲线拟合工具箱； （2）统计和机器学习工具箱； （3）信号处理工具箱。 相关向量回归（RVR）需要SparseBayes V2工具箱，该工具箱可从下载。 引用工具箱 如果使用工具箱，请引用本文： 马丹，CR（2016）。 棱镜：具有正则化，降维和特征选择的多重样条回归。 开源软件杂志， 1，31. doi：10.21105 / joss.00031 用法 有关实现的概述，请参见demo.m % Demo of Prism functionality % 20160627 CRM %% init % import prism addpath

此处介绍的 Matlab 代码提供了使用 Matlab 命令“scatter3”和“slice”的 4D 数据可视化示例。 X、Y、Z坐标表示前三个维度，第四个维度用颜色表示。

用MATLAB写的四维数据空间建模源代码，十分简洁明了，如果你想用MATLAB做出四维数据[X,Y,Z,S]的空间立体图，其中X,Y,Z表示三维空间坐标，S是属性值，那么这两种方法一定对你有用！