matlab 离群点检测

离群点检测是一种数据分析技术，用于识别数据集中的异常值。在MATLAB中，可以使用统计和机器学习工具箱中的函数来执行离群点检测。以下是一个简单的例子：

假设我们有一个包含一些随机数据的向量x，我们想要识别其中的离群点。我们可以使用箱线图来可视化数据，并使用MATLAB中的箱线图函数来计算数据的四分位数和离群点阈值。然后，我们可以使用find函数来查找超出阈值的数据点。

% 生成一些随机数据
x = randn(100,1);

% 绘制箱线图
boxplot(x)

% 计算四分位数和离群点阈值
q1 = quantile(x,0.25);
q3 = quantile(x,0.75);
iqr = q3 - q1;
upper_threshold = q3 + 1.5*iqr;
lower_threshold = q1 - 1.5*iqr;

% 查找离群点
outliers = find(x > upper_threshold | x < lower_threshold);

在这个例子中，我们首先生成了一个包含100个随机数的向量x。然后，我们使用MATLAB的boxplot函数绘制了x的箱线图。接下来，我们使用MATLAB的quantile函数计算了x的四分位数和离群点阈值。最后，我们使用MATLAB的find函数查找了超出阈值的数据点，并将它们存储在outliers向量中。