1.学习使用数据的典型相似性度量方法: 2.对四类异常数据进行处理:分别是缺失值，异常值(离群点).去重复以及噪音数据的处理。 3.编程实现各异常数据预处理方法。上述问题的MATLAB简单案例加代码

1. 学习使用数据的典型相似性度量方法通常涉及到以下几个常见的度量：
- **欧氏距离** (Euclidean Distance): 用于测量两个向量之间的直线距离，适用于数值型数据。
- **余弦相似度** (Cosine Similarity): 衡量的是两个非零向量的夹角余弦值，常用于文本和向量空间中的相似性判断。
- **皮尔逊相关系数** (Pearson Correlation Coefficient): 评估两列数据间的线性关联程度。
- **Jaccard相似系数** (for categorical data): 计算集合交集除以并集的比例，用于类别数据。

2. 对于四种异常数据的处理：
- **缺失值**: 使用`NaN`表示，可以选择填充平均值、中位数、众数或使用插值法（如线性插值）。MATLAB代码示例：

     data = fillmissing(data, 'mean'); % 用均值填充

- **异常值 (离群点)**: 可以计算Z-score或IQR（四分位距）来检测，然后选择删除、替换（如用邻域平均值代替）、或是设置阈值范围。例如：

     Z_scores = abs(zscore(data)); % 计算Z-score
     data(Z_scores > 3) = NaN; % 删除超过3个标准差的数据

- **去重复**: `unique`函数可以去除行或列中的重复元素。

     unique_data = unique(data); % 去除重复行

- **噪音数据**: 如果是指随机噪声，可以尝试降噪滤波算法（如低通滤波），或者基于模型的方法（比如平滑处理）。对于噪声较多的数据，有时需要领域知识来确定合适的方法。