MATLAB实现的数据独立性分析与预处理系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，专注于数据各维度的独立性与相关性统计评估，通过中心化处理消除数据偏置，并结合白化操作优化特征分布。适用于信号处理与机器学习等领域的数据预处理需求。

详 情 说 明

数据独立性分析与预处理系统

项目介绍

本项目是一个专业的数据预处理工具，专注于分析数据维度的独立性与关联性，并通过中心化和白化处理优化数据特征。系统通过统计方法量化数据独立性，消除数据偏差，解除维度相关性，为机器学习模型和数据分析任务提供标准化、去相关的输入数据。

功能特性

• 独立性分析：基于皮尔逊相关系数和协方差矩阵评估数据维度间的关联程度
• 中心化处理：对原始数据执行均值归零操作，消除偏差影响
• 白化变换：采用ZCA或Cholesky分解方法实现数据去相关和方差归一化
• 可视化输出：生成相关性热力图、预处理效果对比散点矩阵图等直观展示
• 多格式支持：兼容CSV、MAT、Excel等多种数据格式输入

使用方法

1. 准备输入数据（M×N数值矩阵，M为样本数，N为特征维度）
2. 运行主程序，系统将自动执行以下流程：

- 数据加载与格式验证 - 独立性分析与相关性矩阵计算 - 数据中心化处理（均值归零） - 数据白化处理（单位协方差）

1. 查看输出结果：

- 统计分析报告（含p值检验结果） - 处理后数据矩阵文件 - 可视化对比图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）
• 至少4GB内存（处理大规模数据时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件承担了以下核心功能：统筹调度整个预处理流程，包括数据读取与验证模块的调用、启动相关性分析计算、执行数据中心化与白化变换算法、控制可视化图表生成过程，并负责最终结果文件的整合输出。