matlab 找离群点代码
时间: 2023-08-02 13:09:38 浏览: 96
以下是Matlab中使用`std`函数和`mad`函数寻找离群点的代码示例:
使用`std`函数:
```matlab
data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,20]; % 示例数据
mean_data = mean(data); % 计算数据的平均值
std_data = std(data); % 计算数据的标准差
threshold = 2; % 离群点的阈值,可以根据实际情况调整
outliers = data(abs(data-mean_data)>threshold*std_data); % 找到离群点
```
使用`mad`函数:
```matlab
data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,20]; % 示例数据
median_data = median(data); % 计算数据的中位数
mad_data = mad(data,1); % 计算数据的平均绝对离差
threshold = 2; % 离群点的阈值,可以根据实际情况调整
outliers = data(abs(data-median_data)>threshold*mad_data); % 找到离群点
```
以上代码示例仅供参考,具体的阈值和方法选择需要根据实际问题进行调整。同时,还可以使用`iqr`函数计算四分位距,然后根据四分位距来寻找离群点。
相关问题
MATLAB 筛选离群点代码
MATLAB 中可以使用统计学工具箱中的函数来筛选离群点,具体步骤如下:
1. 导入数据并进行预处理,比如去除缺失值、标准化等操作。
2. 使用 boxplot 函数绘制箱线图,查看数据分布情况,判断是否存在离群点。
3. 使用 quartile 函数计算四分位数,根据四分位数和箱线图的标准判断离群点的范围。
4. 使用 isoutlier 函数判断数据是否为离群点,可以选择不同的方法(如 zscore、median absolute deviation 等)进行判断。
5. 根据判断结果将离群点进行处理,比如替换为缺失值、删除等操作。
下面是一个简单的示例代码:
```MATLAB
% 导入数据并进行预处理
data = xlsread('data.xlsx');
data = data(~any(isnan(data), 2), :); % 去除缺失值
data = zscore(data); % 标准化
% 绘制箱线图
boxplot(data);
% 计算四分位数
Q1 = quantile(data, 0.25);
Q3 = quantile(data, 0.75);
IQR = Q3 - Q1;
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR;
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR;
% 判断离群点
outliers = isoutlier(data, 'mean'); % 使用均值和标准差的方法判断
outliers = isoutlier(data, 'median'); % 使用中位数和绝对中位差的方法判断
% 处理离群点
data(outliers) = NaN; % 替换为缺失值
data(outliers, :) = []; % 删除离群点行
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,并不一定适用于所有情况。在实际应用中,需要根据数据的特点选择合适的方法进行离群点筛选。
matlab 不设置阈值找离群点代码
在Matlab中,可以使用无监督的聚类算法来找到离群点,而不需要设置阈值。其中,基于密度的聚类算法DBSCAN常被用来寻找离群点,因为它可以自动的确定聚类的数量和密度,并且可以识别噪声点(即离群点)。以下是使用Matlab自带的`fitdbscan`函数进行离群点检测的示例代码:
```matlab
data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,20]; % 示例数据
epsilon = 1; % DBSCAN算法中的距离半径
MinPts = 2; % DBSCAN算法中的最小样本数
[~,dist] = knnsearch(data,data,'K',MinPts); % 计算每个样本的最近邻距离
sortdist = sort(dist(:,end),'descend'); % 将最近邻距离排序
idx = find(sortdist<=(epsilon+1e-10),1,'last'); % 找到离群点的索引
if isempty(idx)
outliers = [];
else
threshold = sortdist(idx); % 离群点的距离阈值
[IDX,~] = fitdbscan(data,epsilon,MinPts); % 进行DBSCAN聚类
outliers = data(IDX==0 & dist(:,end)>threshold); % 找到离群点
end
```
上述代码中,首先计算每个样本的最近邻距离,并将最近邻距离从大到小排序。然后,找到最近邻距离小于等于距离半径的最后一个样本作为离群点的参考距离阈值。最后,使用`fitdbscan`函数进行DBSCAN聚类,并根据聚类结果和距离阈值找到离群点。需要注意的是,由于DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法,聚类结果可能会受到数据密度的影响,因此在使用时需要根据实际问题进行调整。