matlab识别缺失值异常

Matlab是一种强大的数值计算和可视化环境，对于处理数据，包括检测缺失值和异常值，有相应的工具和技术。在MATLAB中，可以使用以下几种方法来识别缺失值和异常值：

1. **`isnan` 函数**：这个函数用于判断给定数组元素是否是NaN（Not a Number）。非零值被视为缺失值。

   missing_values = isnan(data);

2. **`ismissing` 函数**：这是一个更直观的替代选项，它返回布尔向量，指示哪些元素是缺失值。

   is_missing = ismissing(data);

3. **统计分析**：比如，你可以计算每个变量的均值、标准差等统计指标，然后检查那些偏离度大的数据点，可能是异常值。

   mean_value = mean(data);
   std_dev = std(data);
   outliers = data > mean_value + 3 * std_dev | data < mean_value - 3 * std_dev;

4. **箱线图（Boxplot）**：这是一种图形方法，可用于可视化数据分布，并快速发现离群值。

   boxplot(data)

5. **`zscore` 或 `mahalanobis` 函数**：这些可以帮助识别远离平均值的数据点，特别是在高维数据集中。

   z_scores = zscore(data);
   mahalanobis_distances = mahalDist(data, [mean data], 'cov', cov(data));