MATLAB中如何进行异常值查询，可输出那些图标

在MATLAB中，可以使用内置函数`isoutlier`或`箱线图(BoxLayout)`来检测并查看数据集中的异常值。以下是这两个功能的基本用法：

1. `isoutlier`函数：这个函数用于识别指定数据集中超出特定阈值的观测值，通常基于Z-score或IQR（四分位距）。例如：

data = ...; % 你的数据集
outliers = isoutlier(data, 'zscore'); % 使用Z-score方法
outliers_data = data(outliers); % 获取异常值

结果变量`outliers`是一个布尔向量，标识出哪些元素被认为是异常值。

2. 箱线图（`boxplot`）：这是一种可视化工具，可以帮助你快速识别数据分布中的离群点。创建箱线图后，异常值会显示为单独的数据点或标记：

figure;
boxplot(data);
hold on;
points = find(isoutlier(data));
scatter(points, data(points), 'r', 'filled'); % 显示异常值为红色圆点
legend('Data', 'Outliers');

`hold on`使得在同一图上添加更多内容，`find(isoutlier(data))`找到异常值的位置，然后用`scatter`函数标记出来。