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去除异常值

在数据分析过程中，去除异常值是一个重要的步骤，它可以提高数据的质量并使得后续分析结果更可靠。MATLAB 提供了多种工具和函数帮助我们识别并处理异常值。

### 异常值检测

1. **箱线图法 (Boxplot)**
箱线图是一种常用的数据可视化工具，可以帮助直观地找出潜在的异常点。它基于四分位距(IQR)，即上四分位数(Q3)减去下四分位数(Q1)，并将超出`Q1 - 1.5 * IQR` 或 `Q3 + 1.5 * IQR` 的数值视为异常值。

2. **Z-Score 法**
Z分数衡量的是某个观测值距离平均值的标准差数目。通常认为|z-score| > 3 的样本可以被认为是异常值。你可以通过计算每个元素相对于整体均值的标准得分来进行判断。

3. **Grubbs 检验**
Grubbs检验用于测试一组观察是否包含单个极端偏差——也就是所谓的“离群”测量；当怀疑存在多个这样的极值时，则需要迭代应用该算法直到不再发现新的显著偏离为止。

4. **其他统计学方法如DBSCAN聚类等**

### 实际操作

对于简单的场景可以直接利用 MATLAB 内置的功能：

% 示例：使用isoutlier 函数查找并移除一维数组中的所有异常值
data = [randn(10,1); 9]; % 创建含有明显异常值得随机向量
[TF,L,U] = isoutlier(data,'grubbs'); % 应用 Grubbs 测试确定哪些元素为外来的，并获取其边界阈值
cleanedData = data(~TF);              % 删除标记出来的那些位置处的数据项

此外还有专门针对二维表或者其他结构化输入的支持包提供的高级选项可用于批量筛选复杂情况下的坏掉读数。

希望上述内容能帮到您！

matlab去除异常值跟缺失值代码

在MATLAB中，处理异常值和缺失值通常包含几个步骤。以下是一个基本的例子：

1. **检查并识别异常值**：

   data = % 加载数据集；假设data是你需要处理的数据
   outliers = isoutlier(data); % 使用isoutlier函数检测异常值

2. **删除异常值**：

   data_clean = data(~outliers, :); % 删除异常值，保留正常数据行

3. **处理缺失值**：
- **填充法**（如均值、中位数或众数填充）：

     data_filled = fillmissing(data_clean, 'mean'); % 使用均值填充NaNs

- **删除含有缺失值的行或列**：

     data_cleaned = rmmissing(data_filled); % 删除所有含有缺失值的行

4. **确认处理结果**：

   summary(data_cleaned) % 查看处理后的数据摘要，确认异常值和缺失值是否已消除

**相关问题--:**
1. MATLAB有哪些其他方法可以处理异常值？
2. 如果想自定义异常值阈值，如何修改isoutlier函数？
3. 数据中存在大量缺失值时，除了填充法外还有哪些处理策略？