数据预处理matlan

数据预处理是指在进行机器学习或数据分析任务之前，对原始数据进行一系列的处理和转换，以提高数据的质量和可用性。在提供的引用中，数据预处理的步骤包括数据归一化和反归一化。

数据归一化是将数据转换为特定范围内的数值，以消除不同特征之间的量纲差异。在引用\[3\]中，使用了premnmx函数对训练数据进行归一化处理，将输入特征和输出标签都转换到0和1之间的范围内。

反归一化是将经过归一化处理的数据转换回原始数据的范围。在引用\[2\]中，使用了postmnmx函数对预测输出进行反归一化处理，将预测结果转换回原始的数据范围。

除了数据归一化和反归一化之外，数据预处理还可以包括其他步骤，如缺失值处理、异常值处理、特征选择、特征变换等，具体的预处理步骤可以根据具体的任务和数据情况进行选择和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【lssvm预测】基于鲸鱼优化算法的lssvm数据预测matlab源码](https://blog.csdn.net/m0_60703264/article/details/120137072)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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