matlab用箱线图去除异常值不干净

箱线图是一种常用的统计图形，用于显示一组数据的分布情况。通过箱线图，可以直观地看出数据中的异常值。在MATLAB中，可以使用箱线图来去除异常值。

然而，使用箱线图去除异常值并不是一种完全可靠的方法。有时候，即使通过箱线图找出了异常值，去除后仍然可能会留下一些“噪声”数据。这是因为箱线图只是一种大致的估计方法，而不是精确的数学算法。

如果你发现使用箱线图去除异常值不够干净，可以考虑使用其他一些方法来处理数据。例如，可以使用基于均值和标准差的方法来去除异常值，或者使用基于分位数的方法来去除异常值。这些方法可能会更加准确，但也需要根据具体情况进行选择和调整。

相关问题

matlab怎么使用箱线图去除异常值

可以使用MATLAB中的`boxplot`函数绘制箱线图，然后根据箱线图上下四分位数和内限来判断是否存在异常值。

具体操作步骤如下：

1. 读入数据：将需要处理的数据读入MATLAB中。
2. 绘制箱线图：使用`boxplot`函数绘制数据的箱线图。
3. 计算四分位数和内限：使用`quantile`函数计算数据的上下四分位数和内限。
4. 去除异常值：将数据中小于下限或大于上限的值视为异常值并删除。

具体代码示例如下：

% 读入数据
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 100];

% 绘制箱线图
boxplot(data)

% 计算四分位数和内限
Q1 = quantile(data, 0.25);
Q3 = quantile(data, 0.75);
IQR = Q3 - Q1;
lower_limit = Q1 - 1.5 * IQR;
upper_limit = Q3 + 1.5 * IQR;

% 去除异常值
data(data < lower_limit | data > upper_limit) = [];

% 输出处理后的数据
disp(data)

在上述代码中，`data`是需要处理的数据。先使用`boxplot`函数绘制数据的箱线图，然后使用`quantile`函数计算数据的上下四分位数和内限。接着将小于下限或大于上限的值视为异常值并删除，最后输出处理后的数据。

需要注意的是，使用箱线图去除异常值并不一定适用于所有数据集，因此在实际应用中需要根据具体情况进行判断。

matlab箱线图去除异常值

在 MATLAB 中，可以使用箱线图（boxplot）函数来查看数据的分布情况，并通过观察异常值来判断数据的离散程度。如果需要去除异常值，可以使用以下方法：

1. 使用 prctile 函数统计数据的分位数，然后根据分位数计算异常值的上限和下限，将超过上限和下限的数据删除。

2. 使用 isoutlier 函数来判断数据是否为异常值，然后将异常值删除。

以下是一个示例代码：

% 生成一组随机数据
data = randn(100,1);

% 绘制箱线图
boxplot(data)

% 使用 prctile 函数计算异常值的上限和下限
q1 = prctile(data,25);
q3 = prctile(data,75);
iqr = q3-q1;
upper = q3+1.5*iqr;
lower = q1-1.5*iqr;

% 删除超过上限和下限的数据
data(data>upper) = [];
data(data<lower) = [];

% 绘制去除异常值后的箱线图
figure
boxplot(data)

在上述代码中，我们首先生成了一组随机数据，并使用 boxplot 函数绘制了箱线图。然后使用 prctile 函数计算了异常值的上限和下限，将超过上限和下限的数据删除。最后绘制了去除异常值后的箱线图。