数据清洗与填补模型，多种异常检测+K均值聚类剔除离群点+KNN-LSTM-RF数据填补，Matlab完整代码和数据

基于 MATLAB 实现的数据清洗与修复模型旨在通过多种异常检测与协同填补方法提升数据质量。以下是对该代码的全面梳理一、研究背景在实际数据采集过程中数据常因设备故障、人为误差、环境干扰等原因出现缺失值和异常值。这些问题会严重影响后续建模与分析结果的可靠性。因此构建一套能够自动识别异常并合理填补缺失值的数据清洗方法具有重要的工程与科研价值。二、主要功能四类异常检测3σ、滑动窗口 Z-score、IQR、一阶差分并通过组合策略提高异常识别的鲁棒性。异常验证与修复基于邻域一致性判断减少误判。K-means 聚类辅助清洗在聚类簇内剔除离群点增强清洗效果。协同填补机制融合 KNN、LSTM、随机森林三种模型的预测结果加权得到最终填补值。四类可视化图表数据质量视图、异常分析视图、填补效果视图、性能评估视图。自适应距离度量、动态聚类数、多重启动等鲁棒性设计。三、算法步骤数据读取与预处理读取 Excel 数据初步用列均值填补缺失值以支持异常检测。异常检测四种方法逐列计算异常标记。组合策略至少两种方法同时判定为异常才最终标记。异常验证与修复对每个异常点若其邻域内异常比例不足 50%则修正为正常。异常转缺失将最终认定的异常点置为 NaN准备填补。K-means 聚类辅助清洗使用完整行进行聚类动态确定最优 k。在每个簇内基于到簇中心的距离剔除离群点3σ并置为缺失。协同填补对每一列的缺失位置依次使用 KNN、随机森林、LSTM 进行预测。加权融合三个模型的预测值。若融合结果异常则降级为线性插值。结果保存输出清洗后的数据至 Excel。四、技术路线异常检测结合全局统计3σ、IQR与局部特征滑动窗口 Z-score、差分通过组合策略提升可靠性。聚类辅助清洗利用 K-means 在特征空间中对数据进行分组在组内进一步剔除离群点。填补模型KNN基于样本间相似性使用欧氏距离进行回归。随机森林集成学习方法适用于非线性关系。LSTM捕捉时间序列中的长期依赖适合有前后顺序的数据。融合策略固定权重0.4, 0.3, 0.3兼顾局部相似性、时序性与非线性拟合能力。五、公式原理3σ 准则∣x−μ∣3σ⇒异常 |x - \mu| 3\sigma \quad \Rightarrow \quad \text{异常}∣x−μ∣3σ⇒异常滑动窗口 Z-score∣xi−μwin∣zth⋅σwin |x_i - \mu_{\text{win}}| z_{\text{th}} \cdot \sigma_{\text{win}}∣xi​−μwin​∣zth​⋅σwin​IQR 法xQ1−1.5⋅IQR或xQ31.5⋅IQR x Q_1 - 1.5 \cdot IQR \quad \text{或} \quad x Q_3 1.5 \cdot IQRxQ1​−1.5⋅IQR或xQ3​1.5⋅IQR一阶差分法∣Δxi−μΔ∣dth⋅σΔ |\Delta x_i - \mu_{\Delta}| d_{\text{th}} \cdot \sigma_{\Delta}∣Δxi​−μΔ​∣dth​⋅σΔ​KNN 预测基于特征空间中最近的 (k) 个样本的均值/加权值。LSTM 预测通过门控机制学习时序依赖输出下一时刻的预测值。加权融合yfusionwKNN⋅yKNNwLSTM⋅yLSTMwRF⋅yRF y_{\text{fusion}} w_{\text{KNN}} \cdot y_{\text{KNN}} w_{\text{LSTM}} \cdot y_{\text{LSTM}} w_{\text{RF}} \cdot y_{\text{RF}}yfusion​wKNN​⋅yKNN​wLSTM​⋅yLSTM​wRF​⋅yRF​六、参数设定参数值说明window_size5滑动窗口长度z_threshold2.5Z-score 异常阈值iqr_factor1.5IQR 倍数diff_threshold3差分异常倍数optimalK动态Calinski-Harabasz 准则聚类数distance_metric‘euclidean’KNN 距离度量w_knn / w_lstm / w_rf0.4 / 0.3 / 0.3模型权重七、运行环境软件MATLAB R2020b输入文件测试数据.xlsx输出文件测试数据_清洗后.xlsx八、应用场景工业传感器数据清洗设备监测数据常含异常波动与缺失。金融时间序列预处理股价、交易量等数据的异常检测与填补。环境监测数据气象、水质等监测站点的数据质量控制。医疗数据分析患者监测记录中的缺失值与异常值处理。智能运维设备状态监测中的异常检测与数据修复。完整代码私信回复数据清洗与填补模型多种异常检测K均值聚类剔除离群点KNN-LSTM-RF数据填补Matlab完整代码和数据