matlab数据预处理删除缺失值

在Matlab中，可以使用以下步骤进行数据预处理并删除缺失值：

1. 使用rmmissing函数删除数据中的缺失值。
2. 使用table2array函数将表格转换为矩阵形式。
3. 可以使用自定义函数deffind_missing(data)来统计缺失值个数，并计算缺失值比例。在该函数中，可以设置一个阈值，比如0.5，如果某个特征的缺失值比例超过该阈值，则可以将该特征删除。
4. 可以利用算法填充缺失值，这种方法的精度较高，因为它是基于原有数据预测出的缺失值，而不是随意猜测的。但是这种方法可能比较耗时，特别是在特征或缺失值较多的情况下。

#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB代码示例，用于处理大量数据集并使用统计方法进行分析和可视化（附详细操作步骤）.txt](https://download.csdn.net/download/weixin_44609920/88237898)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [matlab从入门到精通-常用的几种缺失值处理方法](https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/118102340)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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