matlab 倒数第二个位置_Matlab中在数据分析的使用

一、数据分析简介：

1、数据的预处理-考虑离群值以及缺失值，并对数据进行平滑处理以便确定可能的模型；

2、数据的汇总-计算基本的统计信息以描述数据的总体位置、规模及形状；

3、数据的可视化-绘制数据以确定模式和趋势；

4、建模-更加全面的描述数据的变化趋势，以便预测新数据值；

二、数据的预处理：

通过matlab正确区分有效数据的无效数据，为后续数据的分析打下基础，确保后续的数据分析得到有效的结果。

1、加载数据：

load ***.dat

可以通过读取文件或者键入的方式加载数据。

2、缺失数据：

在matlab中使用NaN（非数字）值表示缺失数据；

函数isnan函数可以检查数据中是否有NaN值；

对于一个位置的数据当为NaN的时候isnan为0，当非NaN的时候isnan为1

A= count(:,:); C = sum(isnan(A))

对于上述代码，可以检查在A中的数据是否有缺失项，

若C= 0，则A中每一个数据在isnan函数中都为0，故A中没有数据为NaN。

若C> 0, 则A中有数据为NaN。

使用下列逻辑矩阵搜索的方法可以将矩阵中NaN的值和Inf的值赋值成其它值：

>> x = [NaN 2 4 5 NaN 2 4 5 ]; >> x(isnan(x)) = 0; >> xx =0 2 4 5 0 2 4 5>> y = [inf 2 4 inf 2 3 4 ]; >> y(y==inf) = 0y =0 2 4 0 2 3 4isnan函数matlab​blog.csdn.net

3、离群值：

离群值是与其它数据中的模式明显不同的数据值。离群值可能是数据采集或者计算是出现错误导致的。在对数据进行处理的时候需要考虑对离群值的处理。

确定离群值：查找与均值的标准差大于某个数字的值。

代码待定。。。。

4、平滑和筛选：

平滑处理：

(1)smooth()函数：

(2)smooths()函数：

(3)medfit1()函数：

上述(1)(2)两个函数的使用详见下面链接

异常数据及数据的平滑处理​blog.csdn.net

下面链接对于上述三个函数都进行了详细的解释

MATLAB与数据预处理​blog.csdn.net

注意上面连接中smooth()函数中参数

1、用span参数指定移动平均滤波器的窗宽,span为奇数

2、用method参数指定平滑数据的方法,method是字符串变量，可用的字符串如下表所列。

'moving '移动平均法(默认情况)。一个低通滤波器，滤波系数为窗宽的倒数

' lowess'局部回归(加权线性最小二乘和一个一阶多项式模型)

'loess'局部回归(加权线性最小二乘和一个二阶多项式模型)

'sgolay'Savitzky -Golay滤波。一种广义移动平均法.滤波系数由不加权线性最小二乘回归和一个多项式模型确定，多项式模型的阶数n可以指定(默认为2)

'rlowess''lowess'方法的稳健形式。异常值被赋予较小的权重，6倍的平均绝对偏差以外的数据的权重为0

'rloess''loess'方法的稳健形式。舁常值被赋予较小的权承.6倍的平均绝对偏差以外的数据的权重为0

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本文部分数据、代码和方法介绍来源于网络。

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的matlab 倒数第二个位置_Matlab中在数据分析的使用的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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