MATLAB对数据处理和清洗

MATLAB 也提供了丰富的工具和函数来进行数据处理和清洗。下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，主要涵盖了数据清洗的基本过程：

% 读取原始数据
data = readtable('raw_data.csv');

% 删除缺失值超过 30% 的列
threshold = height(data) * 0.7;
data(:, sum(ismissing(data)) >= threshold) = [];

% 删除重复行
data = unique(data, 'rows');

% 将异常值替换为缺失值
data(data == -999 | data == -1) = NaN;

% 填充缺失值
data = fillmissing(data, 'previous');

% 标准化数据
data = normalize(table2array(data));

% 保存处理后的数据
writetable(array2table(data), 'cleaned_data.csv');

以上代码使用 MATLAB 内置函数实现了以下处理：

1. 读取原始数据；
2. 删除缺失值超过 30% 的列；
3. 删除重复行；
4. 将异常值替换为缺失值；
5. 填充缺失值；
6. 标准化数据；
7. 保存处理后的数据。

这些处理方法只是一个示例，具体处理方法需要根据数据的特点进行选择。在 MATLAB 中，可以根据需要选择使用内置函数或自己编写代码来实现数据清洗。