matlab异常值剔除中,如何画图并标出离群点。X和Y是数据向量,以X中数据为横坐标,以Y中数据位纵坐标描绘散点图
时间: 2024-09-18 09:08:49 浏览: 33
在MATLAB中,你可以使用`scatter`函数来创建散点图,并结合其他统计方法来识别和标记潜在的离群点。这里是一个基本步骤:
1. 首先,确保你已经导入了`X`和`Y`的数据向量:
```matlab
X = ...; % 你的x轴数据
Y = ...; % 你的y轴数据
```
2. 使用`scatter`绘制基本的散点图:
```matlab
scatter(X, Y);
```
这将创建一个简单的散点图,其中每个点对应一对`(X[i], Y[i])`数据。
3. 然后,可以利用`isoutlier`函数识别离群点。假设`threshold`是你希望设定的离群点阈值:
```matlab
outliers = isoutlier(Y, 'quartiles', threshold); % 根据四分位数规则识别离群点
```
4. 将离群点标记出来,可以在`scatter`函数中添加颜色或形状区分:
```matlab
scatter(X(outliers), Y(outliers), 'ro', 'filled'); % 'ro' 表示红色圆点,'filled' 填充颜色
scatter(X(~outliers), Y(~outliers), 'bo', 'o'); % 'bo' 表示蓝色空心圆点,'o' 保持默认形状
```
5. 最后,你可以选择显示或隐藏原图的离群点标识,以更好地查看数据分布:
```matlab
hold on; % 保留当前图形以便添加更多元素
legend('Regular Points', 'Outliers');
hold off; % 恢复到正常绘图状态
title('Scatter Plot with Outliers Highlighted');
xlabel('X Axis');
ylabel('Y Axis');
```
这样就完成了一个带离群点标注的散点图。记得根据实际情况调整阈值,以适应你的数据特性。