凯斯西储大学数据集matlab处理

凯斯西储大学的数据集通常包含各种各样的数值和非数值型数据，用于教学、科研以及机器学习项目。在MATLAB中处理此类数据集，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入数据**：首先，可以使用`readtable`或`csvread`等函数从文件中读取CSV、Excel或其他格式的数据，例如：

   data = readtable('caseWesternDataset.csv');

2. **查看数据**：用`head`或`summary`命令检查数据前几行，了解数据结构：

   head(data)

3. **数据清洗**：处理缺失值（NaNs）、异常值或无关列。可以用`ismissing`检查缺失值，然后用`fillmissing`填充或删除它们：

   data = fillmissing(data, 'previous'); % 删除缺失值

4. **预处理**：如果需要，对数据进行标准化、归一化或特征缩放，可以使用`zscore`、`normalize`等函数：

   datascaled = normalize(data(:,2:end));

5. **分割数据**：通常分为训练集和测试集，可以用`cvpartition`创建划分：

   cv = cvpartition(size(data,1),'HoldOut',0.8);
   trainData = data(training(cv),:);
   testData = data(test(cv),:);

6. **模型训练和评估**：使用MATLAB内置的机器学习工具箱（如`fitlm`或`svmtrain`）建立模型，并用交叉验证或测试集进行性能评估。