MATLAB数据预处理：异常值剔除与平滑处理详解

"本资源是Matlab学习系列的一部分，主要讲解数据预处理中的两个关键步骤：剔除异常值和数据平滑处理。在实际的数据采集中，异常值可能由于环境干扰或人为因素产生，影响数据的准确性。数据预处理的第一步是对异常值进行处理，常见方法包括拉依达方法和肖维勒方法。拉依达方法基于非等置信概率，若数据点与平均值之差超过标准偏差的三倍，则被视为异常值。肖维勒方法则是基于等置信概率，当某个误差出现的概率低于半次时，也会被剔除，其计算涉及肖维勒系数，该系数随着样本数量增加而逐渐增大。 在处理异常值后，数据可能会包含噪声干扰，表现为曲线上的毛刺和尖峰。因此，需要对数据进行平滑处理，以提高数据质量。平滑处理有助于减少噪声，常用的手段有滤波算法，如移动平均、指数移动平均、高斯滤波等。这些方法通过数学运算，如线性或非线性组合，使得数据趋势更加平滑。 对于缺失值，文件提到了两种常见的填充方法：一是使用样本平均值，适用于简单的情况；二是采用更复杂的统计方法，如判定树或贝叶斯分类来推断缺失值，但具体实现并未详述。 整个过程强调了数据预处理的重要性和必要性，尤其是在进行数据分析和建模前，确保数据的准确性和一致性。此外，文件还提供了使用拉依达方法和肖维勒方法的具体实例，以及肖维勒系数表，便于读者理解和实践。"