数据清洗、缺失值填充和异常值处理

数据清洗、缺失值填充和异常值处理是数据分析中非常重要的步骤，而 MATLAB 提供了许多工具来实现这些步骤。

首先，数据清洗是指对数据进行必要的预处理，例如去除重复值、处理缺失值和异常值等。在 MATLAB 中，可以使用基本的函数和工具箱来实现这些任务。

以下是一个示例，假设我们有一个包含重复值、缺失值和异常值的数据集：

data = [1, 2, NaN, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 99];

要清除重复值，可以使用 unique 函数：

unique_data = unique(data);

要填补缺失值，可以使用 fillmissing 函数。例如，我们可以将缺失值填充为均值。

mean_data = fillmissing(data,'mean');

要处理异常值，可以使用 isoutlier 函数。例如，我们可以将所有大于中位数一倍标准差的值视为异常值。

median_data = median(data)
std_data = std(data)
outlier_data = data(~isoutlier(data,'median'))

这将返回一个新的数据集，其中不包括异常值。

综上所述，数据清洗、缺失值填充和异常值处理对数据分析非常重要，并且 MATLAB 提供了许多工具来实现这些步骤。可以根据具体情况选择合适的函数和方法来处理数据。

以下是一个完整的示例，展示如何使用 MATLAB 来清理数据：

% 创建一个包含重复值、缺失值和异常值的数据集
data = [1, 2, NaN, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 99];

% 清除重复值
unique_data = unique(data)

% 填补缺失值
mean_data = fillmissing(data,'mean')

% 处理异常值
median_data = median(data);
std_data = std(data);
outlier_data = data(~isoutlier(data,'median'))

% 显示结果
disp('Original data:')
disp(data)
disp('Unique data:')
disp(unique_data)
disp('Mean-filled data:')
disp(mean_data)
disp('Outlier-handled data:')
disp(outlier_data)