电力系统建模与分析软件：Mathematica二次开发_（20）.Mathematica数据分析与机器学习应用.docx

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Mathematica数据分析与机器学习应用

数据预处理

在进行电力系统数据分析和机器学习应用之前，数据预处理是一个非常重要的步骤。数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据归一化等操作，这些操作可以帮助我们更好地理解数据，并为后续的分析和建模打下坚实的基础。

数据清洗

数据清洗的目的是去除数据中的噪声和错误。这包括处理缺失值、异常值和重复值等。

处理缺失值

在电力系统数据中，缺失值是一个常见的问题。Mathematica提供了多种方法来处理缺失值，例如删除含有缺失值的行、填充缺失值等。

(*假设我们有一个包含缺失值的数据集*)

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