matlab数学建模清洗数据

在MATLAB中进行数学建模和数据清洗有以下步骤和技术：

1. 模型构建：使用MATLAB提供的数学建模工具箱和函数，可以根据具体问题构建数学模型。根据引用中提到的，可以构建线性和非线性模型、静态和动态模型、连续和离散模型等。

2. 数据准备：在进行数学建模之前，需要对原始数据进行清洗和预处理。MATLAB具有强大的数据分析和预处理功能，可以方便地进行数据清洗、转换和分析。根据引用中提到的，可以使用MATLAB对数据进行清洗、转换和分析，以便后续建模和分析。

3. 数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行处理，去除冗余、不完整或错误的数据，以保证数据的质量和准确性。在MATLAB中，可以使用各种数据清洗技术，例如去除缺失值、异常值和重复值等。

4. 数据转换：数据转换是指对原始数据进行变换，以满足建模和分析的需求。在MATLAB中，可以使用各种数据转换技术，例如数据标准化、归一化、平滑和插值等。

综上所述，MATLAB提供了丰富的数学建模和数据分析工具，可以方便地进行数学建模和数据清洗。根据引用和引用中提到的步骤和技术，可以在MATLAB中进行数学建模和清洗数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB在数学建模中的应用（附源码）](https://blog.csdn.net/qq_51533426/article/details/130311020)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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