MATLAB数据挖掘课程代码

资 源 简 介

MATLAB数据挖掘课程代码

详 情 说 明

MATLAB作为工程计算领域的经典工具，在数据挖掘教学中展现出独特优势。其矩阵运算内核与丰富的工具箱为数据挖掘流程提供了完整支持：

数据预处理阶段 通过Table数据类型处理缺失值时，常用fillmissing函数进行均值/中位数填充。标准化操作可借助zscore函数一键完成，分类变量转换则通过dummyvar实现独热编码。

特征工程实现 Statistics and Machine Learning Toolbox提供rankfeatures函数进行特征排序，pca函数实现降维可视化。时序特征提取可使用signal processing工具箱中的峰值检测函数。

典型算法调用 分类任务可直接调用fitctree构建决策树，或使用fitcsvm训练支持向量机。聚类分析中kmeans函数支持多种距离度量参数，配合evalclusters函数能自动确定最佳K值。

结果可视化技巧 混淆矩阵通过confusionchart函数生成交互式图表，ROC曲线可用perfcurve绘制。三维散点图scatter3能直观展示聚类效果，heatmap函数适合特征相关性分析。

教学实践中建议结合MATLAB的实时脚本功能（.mlx文件），将代码、结果和说明文字整合为可交互文档，显著提升实验课的教学效率。对于大规模数据集，可引入Tall Array特性进行分布式计算优化。