MATLAB中的数学建模与数据清洗
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简介：
《MATLAB中的数学建模与数据清洗》一书专注于利用MATLAB进行高效的数学模型构建和复杂的数据预处理技巧，旨在帮助读者掌握数据分析和科学计算的核心技能。
在数学建模过程中，数据清洗是一项至关重要的任务。它包括检查、修正和标准化数据以确保其质量和准确性。主要目标是处理缺失值、异常值、重复记录及不一致的数据，从而为后续的模型构建与分析提供更为可靠的基础。
以下是进行数据清洗时可能会采用的一些关键步骤：
1. 缺失值处理：
- 删除法：如果某个特征或记录中的缺失值过多，则可以考虑删除这些特征或记录。然而，这种方法可能导致信息损失。
- 插补法：使用统计方法或者算法来估算并填充缺失的数值，常见的插补方式包括均值、中位数和众数插补等。
2. 异常值检测与处理：
- 通过统计学手段（例如3σ原则）识别异常数据点。
- 使用可视化工具如箱线图辅助发现可能存在的异常情况。
- 对于已确认的异常值，可以采取删除、替换或其它方式来解决。
3. 处理重复记录：
- 查找并移除完全相同的记录以保证数据集的独特性。
4. 数据格式化和标准化：
- 确保所有日期、时间等字段的一致性和规范。
- 对不同特征进行量纲转换，使其更适合后续数学建模的需求。
5. 验证与修正数据准确性：
- 检查年龄范围是否符合逻辑或地理位置信息是否正确。
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