matlab 用MAD处理异常数据
时间: 2023-10-18 11:04:44 浏览: 165
MATLAB中可以使用MAD(Median Absolute Deviation)函数来处理异常数据。MAD是一种鲁棒性测量方法,它可以用来检测异常值。具体步骤如下:
1. 计算数据的中位数。
2. 计算每个数据点与中位数的绝对偏差。
3. 计算绝对偏差的中位数。
4. 计算MAD,即将绝对偏差的中位数乘以一个常数(通常为1.4826)。
5. 对于每个数据点,如果它的绝对偏差超过了MAD的某个倍数(通常为3或4),则将其视为异常值。
MATLAB中可以使用mad函数来计算MAD。例如,假设有一个向量x,可以使用以下命令来计算MAD并找出所有异常值:
```
med = median(x);
mad = mad(x,1);
threshold = 3*mad;
outliers = x(abs(x-med)>threshold);
```
其中,med是x的中位数,mad是x的MAD,threshold是异常值阈值,outliers是所有异常值的向量。
相关问题
matlab 数据预处理MAD异常值处理
MAD(Median Absolute Deviation)是指绝对中位差,它是一种用于识别异常值的统计方法。它的计算公式如下:
MAD = median(|xi - median(x)|)
其中,xi为数据集中的一个数值,median(x)为数据集的中位数。MAD越大,说明数据集中的值越分散。
对于一个给定的数据集,可以通过如下步骤进行MAD异常值处理:
1. 计算数据集的中位数;
2. 计算每个数据点与中位数的绝对差;
3. 计算绝对差的中位数,即MAD;
4. 对于每个数据点,如果其与中位数的绝对差超过MAD的某个倍数(一般为3),则将其视为异常值。
在MATLAB中,可以使用如下代码实现MAD异常值处理:
```matlab
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 100]; % 原始数据
med = median(data); % 计算中位数
abs_dev = abs(data - med); % 计算绝对差
mad = median(abs_dev); % 计算MAD
threshold = 3 * mad; % 设置阈值
data(abs_dev > threshold) = []; % 删除异常值
```
在上述代码中,我们首先定义了一个原始数据集data,然后计算了数据集的中位数med。接着,我们计算了每个数据点与中位数的绝对差abs_dev,并计算了绝对差的中位数MAD。最后,我们设置了一个阈值,如果某个数据点与中位数的绝对差超过3倍的MAD,则将其视为异常值,并将其从数据集中删除。
matlab如何剔除异常数据
在MATLAB中,可以使用一些方法来剔除异常数据。以下是一些常用的方法:
1. 标准差法:计算数据的标准差,然后根据设定的阈值,将超过阈值的数据视为异常值,并将其剔除。
2. 百分位数法:计算数据的百分位数,例如第25和第75百分位数,然后根据设定的阈值,将超过阈值的数据视为异常值,并将其剔除。
3. 中位数绝对偏差法(MAD):计算数据与中位数的绝对偏差,然后根据设定的阈值,将超过阈值的数据视为异常值,并将其剔除。
4. 箱线图法:绘制数据的箱线图,根据箱线图中的上下边界,将超过边界的数据视为异常值,并将其剔除。
5. 迭代法:通过迭代计算数据的均值和标准差,并根据设定的阈值,将超过阈值的数据视为异常值,并将其剔除。然后再次计算均值和标准差,重复该过程直到没有异常值为止。
这些方法可以根据具体情况选择使用,也可以结合多种方法进行异常数据剔除。需要注意的是,在剔除异常数据时要谨慎,确保不会误删有效数据。
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