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

在MATLAB中，你可以使用`fillmissing`函数来填充缺失值，通常选择均值作为填充值。这里是一个简单的例子，假设你有一个名为`data`的矩阵，其中包含了一些缺失值：

% 假设 data 是你的原始数据矩阵
original_data = [1, 2, NaN; 4, 5, 6; NaN, 8, 9]; % 示例数据，包含NaN表示缺失

% 使用 fillmissing 函数填充缺失值，用均值填充
mean_value = mean(isfinite(data), 'all'); % 计算非缺失值的平均值
filled_data = fillmissing(data, 'previous') * (isnan(data) == false) + mean_value * (isnan(data)); 

% 现在 filled_data 就是处理过的数据，原来的NaN已经被替换为对应的均值

% 可视化原始数据和处理后的数据
figure;
subplot(2, 1, 1);
imagesc(original_data);
title('Original Data with Missing Values');
xlabel('Columns');
ylabel('Rows');

subplot(2, 1, 2);
imagesc(filled_data);
title('Processed Data with Mean Filling');
xlabel('Columns');
ylabel('Rows');

在这个示例中，`fillmissing(data, 'previous')`会使用前一个非缺失值来填充当前的缺失值，如果不存在，则使用全局均值。`isnan(data)`用于检查哪些元素是缺失的。