数据清洗 matlab

在Matlab中，数据清洗是指对数据进行预处理和处理，以确保数据的准确性和一致性。在数据清洗过程中，一些常见的任务包括处理缺失值和离群值。

对于缺失值，Matlab使用NaN来表示。如果数据中包含NaN，Matlab在运算时不会发出警告，而是继续按照编程进行计算，导致结果异常。有时，直接从Excel导入的数据中，缺失值以0来表示，在Matlab中不再显示NaN。但是在运算过程中，可能会产生NaN，导致最终结果异常。因此，在进行数据清洗时，需要注意处理缺失值的情况。

另一方面，对于离群值的处理，可以使用Matlab中的一些函数来进行平滑处理，以避免结果的偏斜。可以将清理离群数据的任务添加到您的实时脚本中，通过键入"clean"并选择"Clean Outlier Data"命令来添加任务。该任务会识别并填充数据中的离群值，并在Matlab工作区中创建一个变量"cleanedData"，可以通过任务输出的图表查看结果。您还可以根据需要修改其他参数，直到对结果满意为止。

因此，在进行数据清洗时，可以使用Matlab中的函数和任务来处理缺失值和离群值，以确保数据的质量和准确性。具体的代码实现可以参考各大网站的资料，如CSDN、MathWorks官网、知乎、知网、百度等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【重新定义matlab强大系列一】利用MATLAB进行清洗缺失数据](https://blog.csdn.net/ywsydwsbn/article/details/129911275)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [用matlab代码进行数据探索、数据清洗学习笔记](https://blog.csdn.net/a112113114q/article/details/104179064)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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