Matlab数据预处理实战：异常值剔除与平滑处理

在MATLAB学习系列的第012讲中，主要探讨了数据预处理中的两个关键步骤：剔除异常值和进行数据平滑处理。数据预处理是数据分析的重要环节，特别是在处理实际测量数据时，由于环境因素和人为操作可能导致数据质量下降，如出现异常值或噪声干扰。 异常值是指那些偏离整体数据分布的极端数值，可能是测量错误或外界条件影响的结果。在进行数据分析前，需要识别并剔除这些异常值，以保持数据的客观性和准确性。常见的剔除异常值的方法包括拉伊达方法和肖维勒方法。拉伊达方法基于非等置信概率，当某个值的绝对误差超出平均值的三倍标准偏差时，认为其为异常值。肖维勒方法则是基于等置信概率，当某误差出现的概率低于一定阈值时，会将其视为异常值。 对于缺失值，MATLAB中的NaN表示非数字，处理方式有两种：一是忽略整条包含缺失值的数据记录，二是使用样本平均值或其他统计方法填充。后者可以通过机器学习方法如判定树或贝叶斯分类来推测缺失值，但这部分内容在这部分资料中被略过。 数据平滑处理的目标是去除随机噪声和突变，使数据更加平滑，有助于后续的分析和建模。常见的平滑技术有移动平均法、滑动窗口平均、指数平滑等，它们通过计算附近数据点的加权平均来减少噪声影响。例如，移动平均法通过计算一段连续数据的平均值来平滑数据，而指数平滑则给予近期数据更大的权重，更适用于时间序列数据。 数据预处理是确保分析结果准确性和可靠性的基础，掌握好异常值检测和数据平滑的方法对于MATLAB用户来说至关重要。在实际操作中，结合具体数据特点选择合适的方法，并灵活运用MATLAB工具箱，可以大大提高数据的质量，进而提升分析结果的可信度。