数据预处理MATLAB

在MATLAB中，数据预处理是一个关键步骤，通常包括以下几个环节：

1. **导入数据**：使用`readtable`, `readmatrix`, 或 `csvread`等函数将外部数据文件如CSV、Excel或数据库导入到MATLAB的工作空间。

2. **检查和清洗数据**：查看数据的基本信息（如尺寸、缺失值、异常值），使用`ismissing`, `isnan`, 和 `summary` 等函数检测并处理缺失值和异常值。

3. **标准化或归一化**：为了保证模型的公平性和稳定性，有时需要对数值特征进行标准化（使其均值为0，方差为1）或归一化（范围通常是0到1）。可以使用`zscore`或`normalize`函数。

4. **编码分类变量**：如果数据包含类别型变量，可能需要用独热编码（One-Hot Encoding）转换为数值形式，使用`categorical`和`dummyvar`函数。

5. **划分数据集**：通常将数据分为训练集、验证集和测试集，`cvpartition`可用于创建交叉验证分区。

6. **特征选择或降维**：对于高维数据，可能会进行特征选择（如VIF检查、相关系数分析）或主成分分析（PCA）来减少维度。