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Matlab技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题
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MATLAB 技术数据挖掘实例
随着信息时代的到来,数据的价值变得越来越重要,数据挖掘作为一种从大量
数据中提取有价值信息的技术,也越来越引起人们的关注。而 MATLAB 作为一款
强大的数据分析和科学计算软件,具备丰富的数据挖掘工具和算法,可以方便地进
行各种数据挖掘任务。本文将结合实例具体介绍 MATLAB 在数据挖掘领域的应用
。
一、数据预处理
在进行数据挖掘之前,必须对原始数据进行预处理,以保证数据质量和准确性
。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。MATLAB
提供了丰富的数据预处理函数和工具箱,可以方便地完成这些任务。
以鸢尾花数据集为例,我们可以通过以下代码加载并进行数据清洗与转换:
```matlab
% 加载数据集
data = load('iris.csv');
% 数据清洗
clean_data = data(~isnan(data(:,1)), :); % 删除含有空值的行
% 数据转换
target = clean_data(:, end); % 获取目标变量
predictors = clean_data(:, 1:end-1); % 获取自变量
% 数据规约
scaled_predictors = zscore(predictors); % 将自变量进行标准化处理
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vipfanxu
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