多重填补 matlab

多重填补（Multiple Imputation）是一种处理缺失数据的方法，在MATLAB中也有相应的函数可以实现。你可以使用MATLAB的fillmissing函数来进行多重填补。具体使用方法如下：

1. 首先，定义一个包含缺失值的矩阵A，例如：A = [5,NaN,7,NaN,3]。

2. 然后，使用fillmissing函数进行填补操作，指定填补方法为'movmean'，并设置窗口大小为3。例如：F = fillmissing(A,'movmean',3)。

这样，MATLAB会根据指定的填补方法和参数对缺失值进行填补，返回填补后的矩阵F，其中缺失值被相应的填补值替代。

需要注意的是，MATLAB中没有直接计算F1分数的内置函数，但你可以在MATLAB Central的文件交换平台上找到其他人编写的代码来计算F1分数。可以参考给出的链接来获取相关的代码和使用说明。

请记得将相关函数放到MATLAB的工作文件夹下，以确保正确的运行。

参考文献：
MATLAB官方文档：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fillmissing.html
Eugenio Bertolini (2021). Precision, Specificity, Sensitivity, Accuracy & F1-score (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/86158-precision-specificitysensitivity-accuracy-f1-score), MATLAB Central File Exchange. Retrieved August 5, 2021.<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB&机器学习进阶](https://blog.csdn.net/qq_53471484/article/details/125583898)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [MATLAB数据预处理之缺失值插补](https://blog.csdn.net/WANGSIRHHXI/article/details/114819183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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