matlab实现拉依达准则
时间: 2024-03-31 11:30:56 浏览: 41
拉依达准则(L1-norm)是一种用于衡量向量或矩阵差异的方法,也被称为曼哈顿距离或绝对值距离。在MATLAB中,可以使用以下步骤实现拉依达准则:
1. 定义两个向量或矩阵,例如A和B。
2. 计算两个向量或矩阵的差值,使用abs函数取绝对值。
3. 对差值进行求和,使用sum函数。
4. 得到的结果即为拉依达准则。
下面是MATLAB代码示例:
```matlab
A = [1, 2, 3];
B = [4, 5, 6];
difference = abs(A - B);
l1_norm = sum(difference);
disp(l1_norm);
```
这段代码中,我们定义了两个向量A和B,然后计算了它们的差值,并使用abs函数取绝对值。最后,使用sum函数对差值进行求和,得到了拉依达准则的结果。
相关问题
matlab拉依达准则
Matlab拉依达准则是一种用于检测异常值的统计方法。根据引用和引用的描述,拉依达准则可以通过对样本数据进行异常值检验,并标记出异常值所在的行数和对应的参数位置。
具体的步骤是,首先根据样本数据的分类标识,对每个分类的集合进行异常值检验。异常值检验可以通过设置参数范围或阈值来确定异常值。根据引用的描述,这个阈值可以设置到第13列或第11个参数。如果某个样本的参数值超过了设定的阈值,则被认为是异常值。
在进行异常值检验后,根据引用的描述,输出参数"errorF"会指示异常值所在的行数和对应的参数位置。例如,第一行表示序号为9的样本的第5个参数被检验出为异常值,第二行表示序号为14的样本的第1、2、3、4、11个参数被检验出为异常值。
根据引用的描述,使用拉依达法则剔除异常值后,需要对新的样本集进行重新检验。这个过程需要反复循环,直到不能再剔除新的异常值为止。这也是设计该脚本的难点之一,需要记录剔除的异常样本,对多个分类的新样本集进行判断,并重复这一过程。
总结起来,Matlab拉依达准则是一种用于检测异常值的统计方法,它可以通过对样本数据进行异常值检验,并标记出异常值的位置。在进行异常值检验和剔除后,需要对新的样本集进行重新检验,直到不能再剔除新的异常值为止。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [matlab 基于拉依达检验法(3σ准则) 实现多类别多参数的批量检验异常值与异常样本](https://blog.csdn.net/m0_47787372/article/details/124600494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
matlab拉依达准则代码
这段Matlab代码实现了拉依达准则对测量误差样本进行检验,剔除粗大误差的功能。具体实现过程为:先判断数据是否符合正态分布,然后计算标准偏差,按照拉依达准则确定一个区间,认为超过这个区间的误差就是粗大误差,将其剔除。最后将剔除后的数据进行可视化展示。具体代码如下:
a=xlsread('附件一:已结束项目任务数据.xls',1,'B2:B836'); %读取数据
[h,p]=lillietest(a); %判断是否符合正态分布
aa=mean(a); %计算平均值
sig=std(a); %计算标准偏差
m=zeros(1,length(a));
i=1;
for t=1:length(a)
m(t)=abs(a(t)-aa);
if m(t)>3*sig %判断是否为粗大误差
n(t)=aa; %将粗大误差替换为均值
num(i)=a(t); %记录粗大误差值
i=i+1;
else
n(t)=a(t);
end
end
b=0:1:length(n)-1;
subplot(2,1,2);
plot(b,n); %可视化展示剔除后的数据
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