MATLAB 筛选离群点代码

MATLAB 中可以使用统计学工具箱中的函数来筛选离群点，具体步骤如下：

1. 导入数据并进行预处理，比如去除缺失值、标准化等操作。

2. 使用 boxplot 函数绘制箱线图，查看数据分布情况，判断是否存在离群点。

3. 使用 quartile 函数计算四分位数，根据四分位数和箱线图的标准判断离群点的范围。

4. 使用 isoutlier 函数判断数据是否为离群点，可以选择不同的方法（如 zscore、median absolute deviation 等）进行判断。

5. 根据判断结果将离群点进行处理，比如替换为缺失值、删除等操作。

下面是一个简单的示例代码：

% 导入数据并进行预处理
data = xlsread('data.xlsx');
data = data(~any(isnan(data), 2), :); % 去除缺失值
data = zscore(data); % 标准化

% 绘制箱线图
boxplot(data);

% 计算四分位数
Q1 = quantile(data, 0.25);
Q3 = quantile(data, 0.75);
IQR = Q3 - Q1;
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR;
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR;

% 判断离群点
outliers = isoutlier(data, 'mean'); % 使用均值和标准差的方法判断
outliers = isoutlier(data, 'median'); % 使用中位数和绝对中位差的方法判断

% 处理离群点
data(outliers) = NaN; % 替换为缺失值
data(outliers, :) = []; % 删除离群点行

请注意，这只是一个简单的示例代码，并不一定适用于所有情况。在实际应用中，需要根据数据的特点选择合适的方法进行离群点筛选。