matlab如何去除异常值

在MATLAB中去除异常值的方法有很多，以下提供两种常用的方法：

1. 箱线图方法

箱线图是常用的异常值检测方法。可以使用MATLAB内置的箱线图函数`boxplot`来绘制箱线图，从而找出数据中的异常值。

例如，假设有一个向量`data`，可以通过以下代码绘制其箱线图：

boxplot(data)

在箱线图中，位于箱子上下边缘之外的数据点被认为是异常值。可以使用MATLAB内置的函数`findobj`和`delete`来删除这些异常值。

例如，以下代码可以删除`data`向量中的异常值：

h = boxplot(data);
outliers = h(7).YData;
data(ismember(data, outliers)) = [];

2. 均值与标准差方法

另一种常用的方法是使用均值与标准差来检测异常值。可以计算数据的均值和标准差，然后通过设定阈值来判断哪些数据点是异常值。

例如，假设有一个向量`data`，可以通过以下代码计算其均值和标准差：

mean_value = mean(data);
std_value = std(data);

然后，可以使用以下代码将大于均值加上2倍标准差，或小于均值减去2倍标准差的数据点删除：

threshold = 2;
data(abs(data - mean_value) > threshold * std_value) = [];

以上是两种常用的MATLAB去除异常值的方法，具体的方法可以根据实际数据情况来选择。

相关问题

matlab箱线图去除异常值

在 MATLAB 中，可以使用箱线图（boxplot）函数来查看数据的分布情况，并通过观察异常值来判断数据的离散程度。如果需要去除异常值，可以使用以下方法：

1. 使用 prctile 函数统计数据的分位数，然后根据分位数计算异常值的上限和下限，将超过上限和下限的数据删除。

2. 使用 isoutlier 函数来判断数据是否为异常值，然后将异常值删除。

以下是一个示例代码：

% 生成一组随机数据
data = randn(100,1);

% 绘制箱线图
boxplot(data)

% 使用 prctile 函数计算异常值的上限和下限
q1 = prctile(data,25);
q3 = prctile(data,75);
iqr = q3-q1;
upper = q3+1.5*iqr;
lower = q1-1.5*iqr;

% 删除超过上限和下限的数据
data(data>upper) = [];
data(data<lower) = [];

% 绘制去除异常值后的箱线图
figure
boxplot(data)

在上述代码中，我们首先生成了一组随机数据，并使用 boxplot 函数绘制了箱线图。然后使用 prctile 函数计算了异常值的上限和下限，将超过上限和下限的数据删除。最后绘制了去除异常值后的箱线图。

matlab箱线图如何去除异常值

在 Matlab 中，可以使用 `boxplot` 函数绘制箱线图，同时可以通过以下步骤去除异常值：

1. 使用 `boxplot` 函数获取箱线图中的异常值：

   [whiskers,~,~,~,~] = boxplot(data);

这里 `data` 是输入数据的数组。

2. 找出异常值的位置：

   lower_whisker = whiskers(1).YData(2);
   upper_whisker = whiskers(2).YData(2);
   outliers = data < lower_whisker | data > upper_whisker;

这里 `lower_whisker` 和 `upper_whisker` 分别是箱线图中下边缘和上边缘的位置，`outliers` 是一个逻辑数组，表示哪些数据被认为是异常值。

3. 去除异常值：

   data_clean = data(~outliers);

这里 `data_clean` 是去除异常值后的数据数组。

完整代码示例：

data = randn(100,1)*10+50; % 生成随机数据
[whiskers,~,~,~,~] = boxplot(data); % 绘制箱线图并获取异常值
lower_whisker = whiskers(1).YData(2);
upper_whisker = whiskers(2).YData(2);
outliers = data < lower_whisker | data > upper_whisker; % 找出异常值的位置
data_clean = data(~outliers); % 去除异常值

注意，该方法只是一种简单的去除异常值的方法，实际情况需要根据数据的分布和领域知识来判断哪些数据是异常值。