MATLAB CSV文件读取与机器学习：为模型提供高质量数据

# 1. MATLAB CSV文件读取基础**

MATLAB提供了一系列函数来读取CSV（逗号分隔值）文件，这些函数提供了灵活性和对各种CSV文件格式的支持。本章将介绍MATLAB CSV文件读取的基础知识，包括：

- **CSV文件结构：**了解CSV文件的结构，包括字段分隔符、行终止符和引用符。
- **textread函数：**使用textread函数读取CSV文件，指定分隔符、数据类型和跳过行数等参数。
- **csvread函数：**使用csvread函数读取CSV文件，该函数提供了更简单的语法，自动检测分隔符和数据类型。

# 2. MATLAB CSV文件读取技巧

### 2.1 优化文件读取性能

**使用 `textscan` 函数**

`textscan` 函数是读取CSV文件的首选方法，因为它比 `csvread` 函数更有效率。`textscan` 函数使用正则表达式解析CSV文件，因此它可以跳过空行和注释。

data = textscan(fid, '%s %d %f', 'Delimiter', ',');

**参数说明：**

* `fid`: CSV文件的句柄
* `'%s %d %f'`: 格式化字符串，指定每个列的数据类型（字符串、整数、浮点数）
* `'Delimiter', ','`: 指定分隔符为逗号

**代码逻辑分析：**

1. `textscan` 函数将CSV文件解析为一个单元格数组 `data`。
2. `data` 的每一列对应于CSV文件中的一个列。
3. 格式化字符串指定了每一列的数据类型。
4. `'Delimiter', ','` 指定了分隔符为逗号。

**使用 `readtable` 函数**

`readtable` 函数是另一个读取CSV文件的选项。它比 `textscan` 函数更方便，因为它可以自动检测数据类型。

data = readtable('data.csv');

**参数说明：**

* `'data.csv'`: CSV文件的文件名

**代码逻辑分析：**

1. `readtable` 函数将CSV文件读取到一个 `table` 变量 `data` 中。
2. `table` 变量是一个类似于结构体的结构，它具有列名和数据值。
3. `readtable` 函数会自动检测数据类型。

### 2.2 处理缺失值和异常数据

**使用 `ismissing` 函数**

`ismissing` 函数可以检测缺失值。

missingValues = ismissing(data);

**参数说明：**

* `data`: 输入数据

**代码逻辑分析：**

1. `ismissing` 函数返回一个布尔矩阵 `missingValues`。
2. `missingValues` 中的 `true` 元素表示缺失值。

**使用 `isnan` 和 `isinf` 函数**

`isnan` 和 `isinf` 函数可以分别检测 NaN（非数字）和无穷大。

nanValues = isnan(data);
infValues = isinf(data);

**参数说明：**

* `data`: 输入数据

**代码逻辑分析：**

1. `isnan` 函数返回一个布尔矩阵 `nanValues`。
2. `nanValues` 中的 `true` 元素表示 NaN 值。
3. `isinf` 函数返回一个布尔矩阵 `infValues`。
4. `infValues` 中的 `true` 元素表示无穷大值。

### 2.3 使用数据类型转换提高数据质量

**使用 `str2double` 函数**

`str2double` 函数可以将字符串转换为双精度浮点数。

data = str2double(data);

**参数说明：**

* `data`: 输入字符串

**代码逻辑分析：**

1. `str2double` 函数将 `data` 中的每个