标签：使用 文件 数据 c amp 时间 r file 函数
在处理缺失数据集时,前几步和一般数据集一样:下载数据集用.txt保存或直接是.t使用替换功能 把"："替换成空格，选择全部替换，把文件保存，打开matlab，File->Import Data,删除属性标号的列，选择自己所需要的实例集。因为缺失数据集中属性值在Matlab中会以NAN的形式存在，一般我们可以剔除含有NAN的实例，如果一行行的找，数据集大的时候就特别费时间，还一般都有残余，今早就弄了一大早，后来去百度了下有isnan这个函数，在Matlab中 help isnan 查了下它的用法就很容易了。 m=isnan(sample),m中1表示该位置为NAN，其它的为0，只要查找出m中为1的行号就可以了 再把这行删掉。无论实例是哪个属性缺失 ，都是它对应的行的最后列为NAN，故 find（m(:,col)==1）,其中col为m的列数。
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