matlab 异常检测函数

MATLAB是一种广泛用于数学计算、算法开发和数据分析的高级编程环境。对于异常检测，MATLAB提供了一些内置的函数和技术来帮助用户识别数据中的异常值。这里有几个常用的异常检测函数：

1. **isoutlier**：这是一个统计函数，它可以基于Z-score（标准分数）或其他方法（如IQR法，四分位距法）检测数值数组中的异常值。

outliers = isoutlier(data, 'zscore'); % 使用Z-score方法

2. **boxplot**：箱线图是一个可视化工具，用于识别一组数据的潜在异常值，因为它们通常位于“ whiskers”之外。

figure;
boxplot(data);

3. **localOutlierFactor**：这是基于局部离群因子（LOF）的异常检测函数，适用于复杂的数据集。

X = [...]; % 输入数据矩阵
lofModel = lof(X);
outliers = find(lofModel.LOF > threshold); % 检测并过滤出异常值

4. **robustcovariances**：这个函数可以计算稳健的协方差矩阵，减少异常值对估计的影响。

[C, ~] = robustcovariances(data);

5. **mahalanobis**: 利用马氏距离判断点是否远离数据集的中心，如果距离超过预设阈值，则认为可能是异常值。

dist = mahalanobis(data, mean(data), cov(data)); % 计算距离，大于某个阈值视为异常