mccv剔除异常值matlab的代码

在MATLAB中处理异常值（MCCV代表均值中心化-离群值检测，一种常见的异常值检测方法）通常包括以下几个步骤：

1. **数据预处理**：

% 加载数据
data = readmatrix('your_data_file.csv'); % 替换为实际文件名

% 将数据转换为矩阵
data_matrix = mat2cell(data, ones(size(data, 1), 1), size(data, 2));

2. **计算均值和标准差**：

mean_vec = mean(data_matrix);
std_dev_vec = std(data_matrix);

3. **均值中心化**：

centered_data = bsxfun(@minus, data_matrix, mean_vec);

4. **计算离群值得分**（例如使用Z-score方法）：

z_scores = bsxfun(@rdivide, centered_data, std_dev_vec);

5. **设定阈值并删除异常值**：

threshold = 3; % 一般来说，超过3个标准差被认为是异常值
outliers = abs(z_scores) > threshold;
cleaned_data = centered_data(~outliers);

6. **检查和可视化结果**：

figure;
scatter(1:length(data), z_scores(:));
hold on;
xlim([0 length(data)]);
title('Z-Scores and Detected Outliers');
xlabel('Data Index');
ylabel('Z-Score');
h = plot(outliers, z_scores(outliers), 'ro', 'MarkerSize', 8);
legend(h, 'Outliers', 'Inliers');

以上就是基本的MCCV去异常值的MATLAB代码。记得将上述代码中的`'your_data_file.csv'`替换为你实际的数据文件路径。