数据清洗怎么做MATLAB

1. 读取数据 2. 检查缺失值 3. 填充或删除缺失值 4. 检查异常值 5. 使用标准差或四分位数剔除 6. 归一化或标准化数值数据 7. 转换或编码类别数据 8. 检查重复行 9. 删除或合并重复行 10. 保存清洗后的数据

1. 读取数据：data = readtable('filename'); 2. 检查缺失值：ismissing(data) 3. 去除重复：data = rmmissing(data); 4. 标准化：data = normalize(data); 5. 缩放：data = scale(data); 6. 插值：data = fillmissing(data, 'linear');
实操提醒：清洗数据前先理解数据分布。

数据清洗用MATLAB，先看数据类型。 逐行检查，错误标记。 删除或替换异常值。 空值处理，插值或删除。 处理缺失值，逻辑删除或插值。 项目：2023年客户数据 时间：2周 数字：1000行数据
数据去重，用unique或del duplicate。 项目：2020年销售数据 时间：1天 数字：2000行数据
标准化数值，用normalize函数。 项目：2019年用户行为数据 时间：3天 数字：5000行数据
我也还在验证，不同数据清洗方法效果有差异。
你自己掂量。