MATLAB寻找离群点

在 MATLAB 中，可以使用统计工具箱中的函数 `isoutlier` 来寻找离群点。该函数可以根据指定的数据、离群点判断方法和阈值来判断哪些数据点是离群点。

以下是使用 `isoutlier` 函数寻找离群点的示例代码：

% 生成一组随机数据
data = randn(100, 1);

% 使用 isoutlier 函数判断离群点
idx = isoutlier(data, 'gesd'); % 使用 Generalized Extreme Studentized Deviation 方法

% 绘制原始数据和离群点
plot(data);
hold on;
plot(find(idx), data(idx), 'ro', 'MarkerSize', 10);

在上述代码中，首先生成了一组随机数据，然后使用 `isoutlier` 函数和 `gesd` 方法判断哪些数据点是离群点，并将结果存储在 `idx` 变量中。最后，利用 `plot` 函数将原始数据和离群点可视化出来。

需要注意的是，`isoutlier` 函数和其他离群点判断方法一样，需要根据具体问题和数据特点来选择合适的方法和阈值。

相关问题

matlab 找离群点代码

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：

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：

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。

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：

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。