首先，在创建一个基本的二维散点图时，可以使用`scatter(x,y)`函数实现，其中x、y分别为对应每个标记位置的横纵坐标值数组。例如：
matlab
x = 1:0.5:2*pi;
y = sin(x);
figure; scatter(x, y); % 创建基于正弦波数值的一组散点图
进一步地，我们可以通过添加第三个输入变量来改变散点的颜色或大小，如 `scatter(x, y, sz)`, 其中sz是一个标示各点尺寸大小的向量。同时还可以引入第四个参数c（颜色映射），用不同的色彩区分不同类别的数据点：
matlab
sizes = linspace(8,32,numel(y));
colors = randi([1,2], [numel(x),1]);
scatter(x, y, sizes, colors)
colormap(jet); % 设置配色方案为jet
colorbar; % 显示颜色条用于解释颜色编码含义
对于三维散点图，则可利用`sphere()`或者`scatter3(x,y,z,c,sz)`进行构建，这里的 x、y 和 z 分别代表三维空间中的三个轴坐标的取值集合。
此外，MATLAB 还提供了对散点形状的高度自定义功能。用户不仅可以调整标志符号类型 (marker)，比如圆形'o'、方形's'、星形'*'等，还可借助'MarkerFaceColor', 'MarkerEdgeColor',' MarkerSize'等属性细化控制各个标记元素的具体外观特征:
matlab
data_x = randn(100,1);
data_y = randn(100,1);
% 自定义散点形状与填充颜色
hScatter = scatter(data_x, data_y,'filled');
set(hScatter, 'Marker', '+', 'MarkerFaceColor', 'g',...
'MarkerEdgeColor', 'k', 'MarkerSize', 16);
title('Customized Scatter Plot with Plus Markers');
hold on;% 在同一幅图像上叠加其他图表内容...
总结来说，通过对MATLAB 散点图的各种细致入微的设计调优，无论是简单的两点关系分析还是复杂的多元高维度数据显示都能游刃有余，并能有效提升研究者从大量纷繁庞杂的信息里快速提炼关键结论的能力。只需熟练掌握并运用相关API及其选项配置，您便可在科研报告或是工程实践中创造出既专业又美观的数据视觉化成果。