答案 0 :(得分:0)
阅读documentation,似乎这个函数只对散射有用,这是有道理的,因为矩阵中的点通常可以全部结束,拟合曲线是没有意义的。也许使用subplot()(link)会更合适并允许更多功能?
答案 1 :(得分:0)
使用plotmatrix
创建绘图后,您可以遍历每个非对角线散点图,获取关联的X和Y数据,perform the curve fitting,然后{{ 3}}如下:
data = randn(50,3); % Random sample data
[hScatter, hAxes] = plotmatrix(data);
for index = find(~eye(size(hScatter))).' % Loop over off-diagonal plots
X = get(hScatter(index), 'XData'); % Get X data
Y = get(hScatter(index), 'YData'); % Get Y data
betas = [ones(numel(X), 1) X(:)]\Y(:); % Simple linear regression
xLine = get(hAxes(index), 'XLim'); % Use axes limits for X data
yLine = betas(1)+xLine.*betas(2); % Compute regression line
line(hAxes(index), xLine, yLine, 'Color', 'r'); % Plot red regression line
end
这是由此产生的情节: