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数据分析和预处理

MATLAB具有强大的数据处理和分析功能，可以对原始数据进行预处理、清洗和转换，以便后续建模和分析。

下面介绍一些常见的MATLAB数据分析和预处理技术：

数据清洗 ：MATLAB可以对原始数据进行清洗，包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。可以使用isnan、isinf、find等函数进行缺失值和异常值的检测和处理，使用unique函数进行重复值的处理。

数据转换 ：MATLAB可以对原始数据进行转换，包括数据类型转换、数值标准化、数据离散化等。可以使用double、cell、char等函数进行数据类型的转换，使用zscore、normalize等函数进行数值标准化，使用discretize函数进行数据离散化。

数据可视化 ：MATLAB可以使用各种绘图函数对数据进行可视化展示，包括散点图、折线图、直方图、箱线图等。可以使用scatter、plot、histogram、boxplot等函数进行数据可视化。

数据统计分析 ：MATLAB可以进行各种统计分析，包括描述性统计分析、假设检验、方差分析等。可以使用mean、std、var等函数进行描述性统计分析，使用ttest、anova等函数进行假设检验和方差分析。

时间序列分析 ：MATLAB可以进行时间序列分析，包括时间序列建模、周期性分析、趋势分析等。可以使用arima、periodogram、detrend等函数进行时间序列分析。

机器学习算法 ：MATLAB可以使用各种机器学习算法进行数据分析和预测，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。可以使用fitlm、fitcsvm、fitctree等函数进行机器学习分析和预测。

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MATLAB 是一款由美国 MathWorks 公司出品的商业数学软件，是一种适用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言。

MATLAB也是一门图灵完备的编程语言，你可以用MATLAB处理文档、编写爬虫、读取EXCEL、处理图像、搭建模型，甚至可以用MATLAB制作动图GIF。

MATLAB的全称为 matrix &labor atory，也就是我们常说的矩阵实验室，这是一款开放式的程序设计语言，也是集数值分析、矩阵计算、科学数据可视化等功能为一身的强大软件，同时也是许多理工科同学在大学期间最常接触的数学软件之一。

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