MATLAB神经网络数据预处理：为神经网络训练做好准备，奠定坚实基础

# 1. MATLAB神经网络数据预处理概述**

数据预处理是神经网络建模中至关重要的一步，它可以提高模型的准确性和鲁棒性。MATLAB提供了丰富的工具箱和函数，可以高效地执行数据预处理任务。本章将概述MATLAB中数据预处理的流程和关键步骤，为后续章节深入探讨奠定基础。

# 2. 数据探索与可视化

### 2.1 数据分布分析

数据分布分析是了解数据特征和分布规律的重要步骤。它可以帮助我们识别异常值、确定数据类型和分布，为后续的数据清洗和转换提供依据。常用的数据分布分析方法包括：

- **频率分布表：**统计不同取值出现的频率，展示数据的分布情况。
- **直方图：**将数据划分为多个区间，统计每个区间内数据的数量，直观地展示数据分布。
- **核密度估计：**通过平滑处理直方图，得到数据的连续分布曲线，可以更准确地反映数据分布。

### 2.2 数据可视化技术

数据可视化是将数据以图形或图像的形式呈现，以便于理解和分析。常用的数据可视化技术包括：

#### 2.2.1 散点图

散点图用于展示两个变量之间的关系。每个点代表一个数据样本，横纵坐标分别表示两个变量的值。散点图可以揭示变量之间的相关性、趋势和异常值。

% 创建散点图
scatter(x, y);

% 添加标题和标签
title('散点图');
xlabel('变量1');
ylabel('变量2');

#### 2.2.2 直方图

直方图用于展示数据分布。它将数据划分为多个区间，统计每个区间内数据的数量。直方图可以直观地展示数据的中心、范围和分布形状。

% 创建直方图
histogram(data);

% 添加标题和标签
title('直方图');
xlabel('数据值');
ylabel('频率');

#### 2.2.3 箱线图

箱线图用于展示数据的分布和离散度。它包含以下信息：

- 中位数：数据的中间值
- 四分位数：将数据分为四等份的三个值
- 最小值和最大值：数据的上下界
- 异常值：超出四分位数范围一定倍数的数据点

% 创建箱线图
boxplot(data);

% 添加标题和标签
title('箱线图');
ylabel('数据值');

# 3. 数据清洗与转换

### 3.1 缺失值处理

缺失值是数据预处理中常见的挑战，处理不当会对模型训练和预测性能产生负面影响。MATLAB提供了多种方法来处理缺失值，包括删除缺失值和填充缺失值。

#### 3.1.1 删除缺失值

删除缺失值是最简单的方法，适用于缺失值较少且不会显著影响数据分布的情况。MATLAB提供了`rmmissing`函数来删除包含缺失值的观测值。

% 载入数据
data = readtable('data.csv');

% 删除包含缺失值的观测值
data_cleaned = rmmissing(data);

#### 3.1.2 填充缺失值

当缺失值较多或会影响数据分布时，填充缺失值是更好的选择。MATLAB提供了多种填充方法，包括：

- **均值填充：**用特征的均值填充缺失值。
- **中值填充：**用特征的中值填充缺失值。
- **众数填充：**用特征的众数填充缺失值。
- **插值：**使用相邻观测值插值填充缺失值。

% 用均值填充缺失值
data_cleaned = fillmissing(data, 'mean');

% 用中值填充缺失值
data_cleaned = fillmissing(data, 'median');

% 用众数填充缺失值
data_cleaned = fillmissing(data, 'mostfrequent');

% 用线性插值填充缺失值
data_cleaned = fillmissing(data, 'linear');

### 3.2 数据类型转换

数据类型转换是将数据从一种类型转换为另一种类型。MATLAB支持多种数据类型，包括数值型、分类型和逻辑型。

#### 3.2.1 数值型数据转换

数值型数据转换通常涉及将数据从一种数值类型转换为另一种数值类型，例如从`double`转换为`int`或`single`。MATLAB提供了`cast`函数来进行数值型数据转换。

% 将双精度浮点数转换为整数
data_converted = cast(data.Age, 'int32');

% 将单精度浮点数转换为双精度浮点数
data_converted = cast(data.Height, 'double');

#### 3.2.2 分类型数据转换

分类型数据转换涉及将数据从一种分类型转换为另一种分类型，例如从`categ