MATLAB多功能数据预处理工具箱发布

资 源 简 介

本工具箱集成十多种常用数据预处理函数，涵盖数据清洗、特征缩放、标准化、缺失值处理等功能，支持数值型、文本型及混合型数据的高效处理，适用于机器学习和统计分析工作流程。

详 情 说 明

MATLAB多功能数据预处理工具箱

项目介绍

本工具箱集成十多种常用数据预处理函数，涵盖数据清洗、特征缩放、标准化、缺失值处理、数据变换等核心功能。旨在为机器学习、统计分析及信号处理等领域提供高效、便捷的数据预处理解决方案，支持对数值型、文本型及混合型数据进行一体化分析前处理。

功能特性

• 数据清洗与异常值检测：自动识别并处理异常数据点，支持多种清洗策略。
• 归一化与特征缩放技术：提供最大最小归一化、Z-score标准化等多种缩放方法，适配不同算法需求。
• 插补与平滑处理技术：对缺失值进行智能插补，对噪声数据进行平滑滤波，提升数据质量。

使用方法

1. 将工具箱文件夹添加到MATLAB路径。
2. 调用主函数，输入待处理数据及可选参数（如数据类型、列标签等）。
3. 获取预处理后的数据集及过程参数（缩放因子、填充值等）。
4. 可选生成处理日志、异常报告，或将结果保存为.mat文件或表格格式。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 需安装Statistics and Machine Learning Toolbox（部分功能依赖）

文件说明

主入口文件整合了数据输入解析、预处理流程调度及结果输出等核心功能，能够根据用户指定的参数自动选择并执行相应的清洗、缩放、插补或变换操作，同时记录关键处理参数并支持多种格式的结果导出。