如何寻找并删去数据中的异常值

在MATLAB中，你可以使用统计学方法来寻找和删除异常值。一种常用的方法是使用箱线图（boxplot）和离群点检测（outlier detection）。

以下是一个示例代码，演示如何使用箱线图和离群点检测来找到和删除异常值：

% 读取数据
data = load('your_data.txt'); % 替换为你的数据文件路径

% 绘制箱线图
figure;
boxplot(data);

% 计算箱线图的上下限
q1 = quantile(data, 0.25);
q3 = quantile(data, 0.75);
iqr = q3 - q1;
lowerBound = q1 - 1.5 * iqr;
upperBound = q3 + 1.5 * iqr;

% 标记异常值
outliers = data(data < lowerBound | data > upperBound);

% 删除异常值
dataCleaned = data(data >= lowerBound & data <= upperBound);

% 输出处理后的数据
dlmwrite('cleaned_data.txt', dataCleaned, 'delimiter', '\t');

请将代码中的 `'your_data.txt'` 替换为你的数据文件路径。代码会绘制数据的箱线图，并计算出箱线图的上下限。然后，通过比较数据与上下限，将超出范围的数据标记为异常值。最后，将不包含异常值的数据导出到 `'cleaned_data.txt'` 文件中。

你可以根据具体情况调整离群点的定义，例如修改离群点的判断标准或使用其他离群点检测算法。