用凯斯西储大学轴承数据集，对数据进行预处理的具体步骤和相关matlab代码以及对处理好的数据进行svm故障诊断的详细过程以及matlab代码

在使用凯斯西储大学的轴承故障数据集进行预处理时，主要包括以下几个步骤：

1. **数据加载**：

   data = load('CaseWesternBearingData.mat'); % 加载数据文件，假设该文件包含训练和测试数据

2. **数据查看**：

   size(data) % 检查数据集大小，确认是否有缺失值

3. **数据清洗**：
- **检查异常值**：如果存在异常值，可以使用`isoutlier`函数识别并处理。
- **填充缺失值**：如果发现有缺失值，可以选择删除、平均值填充或插值。

   missingIndices = isnan(data); % 查找缺失值
   data(missingIndices) = mean(data(~missingIndices, :)); % 示例：使用均值填充

4. **特征提取**：
- 根据数据类型转换，例如将类别变量编码为数值。
- 对连续变量进行标准化或归一化，如z-score标准化。

   scaled_data = zscore(data(:, 2:end)); % 归一化所有列，除了第一列（通常为时间或其他非特征变量）

5. **划分数据集**：

   trainIndex = randperm(size(data, 1), round(0.8 * size(data, 1))); % 划分70%的数据为训练集，剩余30%为测试集
   trainData = scaled_data(trainIndex, :);
   testData = scaled_data(setdiff(1:size(data, 1), trainIndex), :);

6. **数据划分**：

   labelsTrain = data(trainIndex, 1); % 提取训练集标签
   labelsTest = data(setdiff(1:size(data, 1), trainIndex), 1); % 提取测试集标签

对于SVM故障诊断，具体步骤如下：

1. **模型构建**：

   svmModel = fitcsvm(trainData, labelsTrain); % 使用训练数据拟合SVM模型

2. **预测**：

   predictedLabels = predict(svmModel, testData); % 预测测试集数据的标签

3. **性能评估**：
- 计算准确率、精确度、召回率等指标。

   confusionMat = confusionmat(labelsTest, predictedLabels); % 构建混淆矩阵
   accuracy = sum(diag(confusionMat)) / sum(confusionMat(:));