MATLAB数据冗余识别与可视化分析系统

资 源 简 介

该项目提供基于MATLAB的数据冗余检测与可视化分析功能。通过智能相似度算法自动识别数据集中的重复与无效内容，支持阈值自定义、批量处理与报告导出，帮助用户高效评估数据质量并生成直观的可视化结果。

详 情 说 明

数据冗余识别与可视化分析系统

项目介绍

本项目是一个针对文本数据集的内容相似性与冗余度检测分析系统。系统能够自动识别数据集中的无效或重复信息，通过智能算法评估数据质量，并生成直观的可视化报告。该系统支持用户自定义相似性阈值参数，可进行批量数据处理，并提供多种格式的结果输出，帮助用户高效分析和优化数据质量。

功能特性

• 多格式数据输入：支持 CSV、TXT、Excel 等多种格式的文本数据集输入，兼容结构化和半结构化数据。
• 智能冗余识别：采用数据预处理算法和基于余弦相似度的内容比对技术，精准识别内容相似的冗余数据。
• 参数可配置：允许用户自定义相似性检测阈值，灵活适应不同的数据质量分析需求。
• 批量处理能力：支持对多个数据集进行批量冗余分析，提升处理效率。
• 丰富的结果输出：

- 生成详细的冗余度分析报告（PDF格式） - 输出数据相似性矩阵热力图（PNG图像） - 提供数据质量评分表（Excel格式）

• 交互式可视化：通过直观的可视化图表展示数据质量评估结果，便于理解和分析。

使用方法

1. 准备数据：确保待分析的数据文件包含文本内容字段，并将其放置于指定输入目录。
2. 配置参数：根据需要调整系统配置文件中的相似性阈值等参数。
3. 运行系统：执行主程序启动冗余分析流程。
4. 查看结果：分析完成后，系统将在输出目录生成分析报告、热力图和质量评分表。
5. 导出结果：可将生成的结果文件导出用于进一步分析或报告撰写。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux 发行版（Ubuntu 16.04 及以上）
• 内存：最低 4 GB RAM（建议 8 GB 或以上以获得更佳性能）
• 存储空间：至少 1 GB 可用磁盘空间
• 软件依赖：Python 3.7 或更高版本，并安装必要的第三方库（具体见 requirements.txt）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了数据读取与预处理、文本向量化计算、基于余弦相似度的冗余内容比对分析、结果可视化图表生成以及多格式分析报告的导出功能。该文件作为系统的主要执行入口，协调各个模块完成从数据输入到结果输出的完整分析任务。