cleanmsm是一款专注于Markov状态模型（MSM）构建与分析的数据清洗与建模工具。它通过规范化数据输入、去噪、特征选择和状态划分，帮助研究者从分子动力学或时间序列数据中快速得到稳定的转移矩阵和动力学谱。cleanmsm重点在于可重复、可视化与高效性，提供模块化的清洗流程、灵活的聚类接口以及可靠的估计与校验手段，便于结果验证与发表。
核心优势如下：
- 数据清洗：缺失值处理、平滑滤波与异常轨迹识别，保障输入数据质量；
- 状态划分与聚类：支持多种聚类算法（如K-means、HDBSCAN），并提供簇数评估与自动选择策略；
- 转移矩阵估计：包含最大似然与贝叶斯估计选项，输出稳健的转移概率与置信区间；
- 动力学分析与可视化：谱分解、特征时间尺度、马尔科夫图谱及交互式图表，便于理解体系动力学；
- 易用性与兼容性：提供Python API与命令行工具，兼容常见分子模拟与时间序列数据格式，便于集成到研究工作流。
对于需要提高MSM构建效率、增强模型稳定性和结果可重复性的科研团队和工程师，cleanmsm提供从原始轨迹到最终模型的标准化流程。采用cleanmsm可以显著减少预处理时间、提升模型可靠性，并为后续动力学解释与机器学习方法的整合奠定坚实基础。
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