matlab实现：对训练数据进行清理，处理缺失值和异常值，然后训练SVM分类器，并使用该模型对测试数据进行分类。

在MATLAB中，对训练数据进行预处理是非常重要的一步，主要包括处理缺失值和异常值。下面是一个简单的步骤概述：

1. **加载数据**：首先，你需要使用`readtable`或`csvread`等函数加载训练数据集。

data = readtable('train_data.csv');

2. **检查并处理缺失值**：可以使用`ismissing`函数找出缺失值，然后选择填充（如`fillmissing(data, 'mean')`）、删除含有缺失值的行（`data = rmmissing(data)`）或使用其他方法。

3. **处理异常值**：
- 使用箱线图（`boxplot`）识别潜在的异常值点，然后根据需求替换（比如使用四分位数范围Q1-Q3来估计并移除异常值）。
- 或者使用统计方法，如Z-score、IQR（四分位距）或其他更复杂的算法。

4. **特征缩放**：如果特征量级差异大，可以考虑使用`zscore`或`normalize`等函数将数据归一化到相同的尺度。

5. **划分数据集**：通常采用交叉验证的方式，将数据分为训练集和验证集（如70%用于训练，30%用于验证）：

cv = cvpartition(size(data, 1), 'HoldOut', 0.3);
trainingData = data(training(cv), :);
testingData = data(test(cv), :);

6. **训练SVM分类器**：使用`fitcsvm`函数训练支持向量机模型，可以选择不同的核函数（如线性、多项式、径向基函数RBF等）：

svmModel = fitcsvm(trainingData(:, features), trainingData.classification, 'KernelFunction', 'linear');

这里的`features`是指数据集中的特征列。

7. **评估模型**：使用`predict`函数对测试数据进行预测，并计算性能指标（如准确率、精确度、召回率等）。

8. **保存和应用模型**：最后，你可以使用`save`函数保存模型，以便后续使用：

save('svm_model.mat', 'svmModel');

对于实际操作，记得根据你的具体数据调整上述步骤。