matlab负荷预处理

在MATLAB中，负荷预处理通常是指数据清洗和准备步骤，以便后续的分析和建模。它包括以下几个关键部分：

1. 数据导入：首先，使用`readtable`, `csvread`, 或其他函数将数据文件加载到MATLAB的工作空间中。

2. 缺失值处理：检查数据是否存在缺失值，可以使用`ismissing()`函数。可以选择删除含有大量缺失值的行（`rmmissing()`），填充平均值、中位数或特定模式（`fillmissing()`），或者用插值方法填充。

3. 异常值检测：通过查看直方图或箱线图来识别异常值，然后使用条件语句或`isnan()`替换或删除它们。

4. 标准化或归一化：如果数据量纲各异，可能需要对所有特征进行标准化（减去均值，除以标准差）或归一化（使其范围在0到1之间）以提高模型性能。

5. 特征工程：根据问题需求，可能需要创建新的特征组合（如多项式特征、交互项等）、编码分类变量（独热编码或one-hot encoding）或降维（如主成分分析PCA）。

6. 数据划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集，这通常是使用`cvpartition`函数结合`trainTestSplit`功能。