在MATLAB中如何对包含缺失值的大数据集进行预处理，并通过归一化实现数据可视化展示？

当面对包含缺失值的大型数据集时，在MATLAB中进行预处理和可视化需要一系列的步骤。推荐参考《MATLAB代码处理大数据：数据预处理与统计分析》一书，它详细介绍了如何使用MATLAB进行数据预处理和统计分析的技巧。

参考资源链接：[MATLAB代码处理大数据：数据预处理与统计分析](https://wenku.csdn.net/doc/6yyqz0s9nb?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，要读取数据集，可以使用`readtable`函数来读取CSV文件，并将其转换为MATLAB的表格数据类型。例如：

data = readtable('data.csv');

接下来，使用`rmmissing`函数去除数据集中的缺失值：

data_clean = rmmissing(data);

处理完缺失值后，可以通过`table2array`函数将清洗后的表格数据转换为数组形式，便于后续的数值计算和处理：

data_array = table2array(data_clean);

归一化处理是数据分析前的常见步骤，可以使用MATLAB的归一化函数或手动编写代码进行归一化处理，使数据分布于0到1之间：

data_normalized = (data_array - min(data_array(:))) ./ (max(data_array(:)) - min(data_array(:)));

最后，使用归一化后的数据绘制直方图和散点图进行数据可视化：

figure;
histogram(data_normalized, 'Normalization', 'probability');
title('Normalized Data Probability Histogram');

figure;
scatter(data_normalized(:,1), data_normalized(:,2));
title('Scatter Plot of Normalized Data');

在MATLAB中，`histogram`函数用于绘制直方图，通过设置'Normalization'参数为'probability'可以得到概率密度直方图，而`scatter`函数用于绘制散点图，展示两个变量之间的关系。通过这样的步骤，可以清晰地展示数据的分布情况和变量间的关系。

以上步骤基于《MATLAB代码处理大数据：数据预处理与统计分析》中介绍的方法。这本书不仅提供了这些基础的代码示例，还包括了数据预处理和统计分析的更深层次内容，非常适合那些希望深入学习MATLAB数据处理的用户。

参考资源链接：[MATLAB代码处理大数据：数据预处理与统计分析](https://wenku.csdn.net/doc/6yyqz0s9nb?spm=1055.2569.3001.10343)