matlab去除异常值跟缺失值代码
时间: 2024-08-27 08:00:32 浏览: 197
3.MATLAB数据处理模型代码 基于RPCA异常值检测代码.rar
在MATLAB中,处理异常值和缺失值通常包含几个步骤。以下是一个基本的例子:
1. **检查并识别异常值**:
```matlab
data = % 加载数据集;假设data是你需要处理的数据
outliers = isoutlier(data); % 使用isoutlier函数检测异常值
```
2. **删除异常值**:
```matlab
data_clean = data(~outliers, :); % 删除异常值,保留正常数据行
```
3. **处理缺失值**:
- **填充法**(如均值、中位数或众数填充):
```matlab
data_filled = fillmissing(data_clean, 'mean'); % 使用均值填充NaNs
```
- **删除含有缺失值的行或列**:
```matlab
data_cleaned = rmmissing(data_filled); % 删除所有含有缺失值的行
```
4. **确认处理结果**:
```matlab
summary(data_cleaned) % 查看处理后的数据摘要,确认异常值和缺失值是否已消除
```
**相关问题--:**
1. MATLAB有哪些其他方法可以处理异常值?
2. 如果想自定义异常值阈值,如何修改isoutlier函数?
3. 数据中存在大量缺失值时,除了填充法外还有哪些处理策略?
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