1、先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C＋＋语言基础上的，因此语法特征与C＋＋语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。
2、我们可以用由观测数据构造的直方图来近似概率密度函数，从而从数据集中估计Cij。我们首先将（di，dj）平面分成许多小格子，用索引s编号。Ns表示bin中的数据对数目。通过统计在(di，dj)平面的小块中的数据，将数据的散点图转换为对协方差的估计。
3、当数据表现出某种程度的相关性时，协方差是非零的，但其实际数值取决于数据的整体范围。 通过按方差乘积的平方根缩放，可以将范围归一化为1。
4、设置编译器。在matlab命令行输入mbuild –setup以及mex –setup，选择安装的c编译器调用编译器。此处使用MATLAB下的一个GUI平台deploytool下完全实现。在命令窗口输入deploytool即可看到。具体使用方法请Help。
5、二维或高维情形的最邻近插值，与被插值点最邻近的节点的函数值即为所求。（分片线性插值：将四个插值点（矩形的四个顶点）处的函数值依次简记为：f (xi, yj)=f1，f (xi+1, yj)=f2，f (xi+1, yj+1)=f3，f (xi, yj+1)=f4
6、当数据表现出某种程度的相关性时，协方差是非零的，但其实际数值取决于数据的整体范围。 通过按方差乘积的平方根缩放，可以将范围归一化为1。
