已知一个xlsx数据,写一个matlab数据预处理均值填充缺失值的代码，原始数据与处理后的数据要可视化,将缺失的补充数据标记出来

在MATLAB中，你可以使用`readtable`函数读取.xlsx文件，然后利用`fillmissing`函数填充缺失值，最后通过`scatter`或`heatmap`等绘图方法可视化。以下是一个简单的示例：

% 1. 加载Excel数据
data = readtable('your_file.xlsx'); % 替换 'your_file.xlsx' 为你实际的数据文件名

% 2. 检查并填充缺失值（这里使用均值填充）
if ismissing(data)
    data = fillmissing(data,'mean');
end

% 3. 可视化原始数据和处理后的数据
% 假设有一个数值列（Column1），我们可以创建散点图，蓝色表示原始值，红色表示填充后的值
figure;
subplot(1,2,1);
scatter(data.Column1, ones(size(data Column1)), '.b', 'filled'); % 原始值
hold on;
scatter(find(isfinite(data.Column1) & isnan(data.Column1)), ones(sum(isnan(data.Column1))), '.r', 'filled'); % 缺失值的位置（假设位置为NaN）
title('Original Data with Missing Values');

subplot(1,2,2);
scatter(data.Column1(~isnan(data.Column1)), ones(sum(~isnan(data.Column1))), '.b', 'filled'); % 填充后的数据
title('Data After Filling Missing Values');

% 或者，如果你有更多数据，可以使用heatmap显示全矩阵
figure;
heatmap(data, 'ColorbarVisible', true, 'MissingValueColor', 'k', 'XData', {'Original', 'Filled'}, 'YData', data.Properties.VariableNames);
title('Heatmap Showing Original vs. Filled Data');

别忘了根据实际数据结构调整上述代码中的列名和操作。