四分位法--数据清洗

好的，四分位法是一种常用的数据清洗方法，它可以通过计算数据的上下四分位数来判断数据是否存在异常值。具体来说，四分位数是将一组数据分成四个等份的数值，其中第一四分位数（Q1）表示数据中25%的值小于它，第二四分位数（Q2）表示数据中50%的值小于它，也就是中位数，第三四分位数（Q3）表示数据中75%的值小于它。通过计算上下四分位数和四分位距（Q3-Q1），可以判断数据是否存在异常值。

相关问题

双向四分位法数据清洗

双向四分位法数据清洗是一种数据清洗方法，它可以帮助我们去除数据中的异常值。这种方法基于统计学上的四分位数（quartile），四分位数将数据分为四等分，每个等分包含25%的数据。在双向四分位法中，我们使用数据的中位数来计算四分位数。具体的步骤是：首先，计算数据的中位数；其次，根据中位数将数据分为两部分，分别计算这两部分的上下四分位数（上四分位数指第75%的数据，下四分位数指第25%的数据）；最后，根据这两个四分位数来确定哪些数据点是异常值，并将它们删除。

MATLAB 四分位法数据清洗

### MATLAB 中使用四分位法进行数据清洗

在MATLAB中，可以利用统计工具箱提供的功能来实现基于四分位数范围(IQR, Interquartile Range)的方法进行异常值检测与清理。具体来说，通过计算下限Q1(第25百分位数)和上限Q3(第75百分位数)，进而得到IQR=Q3-Q1；任何低于(Q1-1.5*IQR)或高于(Q3+1.5*IQR)的数据点都被视为潜在的离群点。

下面是一个简单的例子展示如何应用这种方法：

% 假设有一个向量形式的数据集 data
data = randn(100, 1); % 创建一组正态分布随机样本作为示例数据

% 计算上下四分位数以及 IQR
[q1, q3] = prctile(data, [25 75]);
iqr = iqr(data);

% 定义边界条件
lowerBound = q1 - 1.5 * iqr;
upperBound = q3 + 1.5 * iqr;

% 找到超出边界的索引位置
outliersIdx = find(data < lowerBound | data > upperBound);

% 显示原始数据中的异常值及其位置
disp('Original Outlier Values:');
disp(data(outliersIdx));

% 移除异常值并创建新的干净数据集
cleanData = data;
cleanData(outliersIdx) = []; 

% 或者可以选择用均值/中位数替代异常值而不是简单移除它们
meanValue = mean(cleanData);
medianValue = median(cleanData);
for idx = outliersIdx'
    cleanData(idx) = medianValue; % 此处选择用中位数值填充
end

% 绘制对比图显示效果
figure();
subplot(2, 1, 1), boxplot(data), title('Before Cleaning');
subplot(2, 1, 2), boxplot(cleanData), title('After Cleaning with Median Imputation');

上述代码片段展示了如何识别并处理一维数组内的异常值[^3]。值得注意的是，在实际操作过程中可能还需要考虑多维度情况下的复杂性，并且应当谨慎对待每一个被标记出来的疑似异常点，因为有时候这些所谓的“异常”可能是有意义的信息源而非噪音。