数学建模数据预处理异常值处理matlab代码
时间: 2023-09-05 18:14:27 浏览: 68
数学建模中,数据预处理和异常值处理是非常重要的步骤。在Matlab中,可以使用以下代码进行数据预处理和异常值处理:
1. 数据预处理
```Matlab
% 读取数据
data = xlsread('data.xlsx');
% 归一化处理
data_norm = (data - min(data)) / (max(data) - min(data));
% 标准化处理
data_stan = (data - mean(data)) / std(data);
% 对数变换
data_log = log(data);
% 平方根变换
data_sqrt = sqrt(data);
```
2. 异常值处理
```Matlab
% 读取数据
data = xlsread('data.xlsx');
% 均值法
mean_data = mean(data);
std_data = std(data);
threshold = 3; % 设置阈值
data_mean = data;
data_mean(data > mean_data + threshold * std_data) = mean_data;
data_mean(data < mean_data - threshold * std_data) = mean_data;
% 中位数法
median_data = median(data);
mad_data = mad(data, 1);
threshold = 3; % 设置阈值
data_median = data;
data_median(data > median_data + threshold * mad_data) = median_data;
data_median(data < median_data - threshold * mad_data) = median_data;
% 百分位数法
p = 0.01; % 设置百分位数
threshold = 3; % 设置阈值
data_percentile = data;
data_percentile(data > prctile(data, 100 - p) + threshold * iqr(data)) = prctile(data, 100 - p);
data_percentile(data < prctile(data, p) - threshold * iqr(data)) = prctile(data, p);
```
以上是一些常用的数据预处理和异常值处理方法的Matlab代码,可以根据具体情况进行选择和调整。