MATLAB数据导入Excel：数据预处理与特征工程，为机器学习模型构建奠定基础

# 1. MATLAB数据导入Excel**

MATLAB是一种强大的技术计算语言，它提供了广泛的功能来处理和分析数据。在机器学习中，数据导入是至关重要的第一步，它使我们能够将数据从外部来源加载到MATLAB环境中。

MATLAB提供了几种方法来导入数据，包括使用内置函数`importdata`、`xlsread`和`csvread`。这些函数允许我们从各种文件格式（如Excel、CSV和文本文件）中读取数据。

在导入数据后，我们可以使用MATLAB的各种工具对数据进行预处理，包括清理、转换、标准化和归一化。这些步骤对于确保数据适合机器学习模型的训练至关重要。

# 2 数据预处理

数据预处理是数据挖掘和机器学习的关键步骤，它涉及到对原始数据进行清理、转换和增强，以提高模型的性能和准确性。本章节将介绍 MATLAB 中常用的数据预处理技术，包括数据清理和转换、数据标准化和归一化以及数据降维。

### 2.1 数据清理和转换

数据清理和转换涉及到识别和处理原始数据中的错误、缺失值和不一致性。这对于确保数据质量和模型可靠性至关重要。

#### 2.1.1 缺失值处理

缺失值是数据集中常见的问题，它们会影响模型的性能。处理缺失值的方法有多种，包括：

- **删除缺失值：**如果缺失值数量较少，可以将其删除，但前提是不会对数据的完整性造成重大影响。
- **均值/中值填充：**用缺失值的均值或中值填充缺失值。
- **K 近邻插补：**使用缺失值相邻的 K 个数据点的均值或中值填充缺失值。
- **回归模型预测：**使用回归模型预测缺失值。

% 缺失值处理示例
data = [1 2 NaN; 3 4 5; NaN 6 7];

% 删除缺失值
data_clean = data(~isnan(data));

% 均值填充
data_mean = fillmissing(data, 'mean');

% 中值填充
data_median = fillmissing(data, 'median');

% K 近邻插补
data_knn = fillmissing(data, 'k', 3);

% 回归模型预测
data_reg = fillmissing(data, 'regress');

#### 2.1.2 数据类型转换

数据类型转换涉及到将数据从一种类型转换为另一种类型。这对于确保数据与模型兼容以及执行特定操作至关重要。

% 数据类型转换示例
data = {'1', '2', '3'};

% 转换为数字类型
data_num = str2num(data);

% 转换为逻辑类型
data_logical = strcmp(data, '2');

### 2.2 数据标准化和归一化

数据标准化和归一化是将数据缩放到特定范围或分布的技术。这对于提高模型的收敛速度和稳定性至关重要。

#### 2.2.1 标准化

标准化将数据转换为均值为 0，标准差为 1 的分布。这对于具有不同单位或范围的数据特别有用。

% 标准化示例
data = [1 2 3; 4 5 6];

% 使用 zscore 函数标准化
data_std = zscore(data);

#### 2.2.2 归一化

归一化将数据缩放到 0 到 1 之间的范围。这对于具有不同范围的数据特别有用，因为它可以防止某些特征在模型中占主导地位。

% 归一化示例
data = [1 2 3; 4 5 6];

% 使用 normalize 函数归一化
data_norm = normalize(data, 'range');

### 2.3 数据降维

数据降维涉及到减少数据的维度，同时保留其重要信息。这对于处理高维数据以及提高模型的效率至关重要。

#### 2.3.1 主成分分析（PCA）

PCA 是一种线性变换技术，它将数据投影到一个较低维度的空间中，同时最大化方差。

% PCA 示例
data = randn(100, 10);

% 使用 pca 函数进行 PCA
[coeff, score, latent] = pca(data);

#### 2.3.2 奇异值分解（SVD）

SVD 是一种矩阵分解技术，它将数据分解为奇异值、左奇异向量和右奇异向量的乘积。SVD 可以用于数据降维和特征提取。

% SVD 示例
data = randn(100, 10);

% 使用 svd 函数进行 SVD
[U, S, V]