本文介绍了如何使用Matlab进行数据清洗和缺失值处理。数据清洗涉及去除重复项、无效值和不规则数据，常用函数有unique()、isnan()和isoutlier()。在处理缺失值时，Matlab的fillmissing()函数是关键，根据具体需求选择合适的插补方法。
Matlab：数据清洗与缺失值处理
在进行数据分析和建模的过程中，经常需要对数据进行清洗和预处理。而缺失值是一种常见的数据异常情况，在缺失值处理工作中，需要将缺失值转换成可进行统计分析的形式。
Matlab作为一种常用的数学计算软件，提供了丰富的数据处理和分析工具，本篇文章将介绍如何利用Matlab进行数据清洗和缺失值处理的工作。
数据清洗
首先，我们需要将表格中的杂乱数据进行清洗，保留有效数据。这包括去除重复项、去除无效值和纠正不规则数据等操作。
Matlab提供了许多函数用于数据清洗，其中最常用的是unique()、isnan()和isoutlier()函数。下面是一个例子，演示如何使用这些函数来清洗数据。
% 创建示例数据表格
Data = table({
'A';
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