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Preprocessing Data

Data cleaning, smoothing, grouping

Data sets can require preprocessing techniques to ensure accurate, efficient, or meaningful analysis. Data cleaning refers to methods for finding, removing, and replacing bad or missing data. Detecting local extrema and abrupt changes can help to identify significant data trends. Smoothing and detrending are processes for removing noise and linear trends from data, while scaling changes the bounds of the data. Grouping and binning methods are techniques that identify relationships among the data variables.

Funciones

expandir todo

ismissingFind missing values
rmmissingRemove missing entries
fillmissingFill missing values
missingCreate missing values
standardizeMissingInsert standard missing values
isoutlierFind outliers in data
filloutliersDetect and replace outliers in data
rmoutliersDetect and remove outliers in data
ischangeFind abrupt changes in data
islocalminFind local minima
islocalmaxFind local maxima
smoothdataSmooth noisy data
movmeanMoving mean
movmedianMoving median
detrendRemove polynomial trend
normalizeNormalize data
rescaleScale range of array elements
discretizeGroup data into bins or categories
groupsummaryGroup summary computations
grouptransformTransform by group
histcountsHistogram bin counts
histcounts2Bivariate histogram bin counts
findgroupsFind groups and return group numbers
splitapplySplit data into groups and apply function
rowfunApply function to table or timetable rows
varfunApply function to table or timetable variables
accumarrayConstruct array with accumulation

Temas

Faltan datos en MATLAB

Controlar los valores perdidos en los conjuntos de datos.

Limpiar los datos desordenados y faltantes en las tablas

En este ejemplo se muestra cómo encontrar, limpiar y eliminar filas de tabla con datos que faltan.

Suavizado de datos y detección de valores atípicos

Elimine el ruido o comportamiento no deseado en los datos y busque, llene y elimine los valores atípicos.

Datos de detendencia

Elimine las tendencias lineales de los datos.

Agrupar variables para dividir datos

Puede utilizar variables de agrupación para categorizar variables de datos.

Dividir datos en grupos y calcular estadísticas

En este ejemplo se muestra cómo agrupar datos y aplicar las funciones estadísticas a cada grupo.

Dividir variables de datos de tabla y aplicar funciones

En este ejemplo se muestra cómo agrupar variables de datos y aplicar funciones a cada grupo.