matlab对两个成分一级数据异常值的剔除，并在图形上显示一定距离

MATLAB是一种强大的数值计算工具，对于处理数据异常值，通常可以采用Z-score法或箱线图(IQR)法。这里我们介绍一种基于Z-score的方法：

1. **Z-score剔除**:
- 首先，你需要导入数据并计算每个元素的Z-score，它是通过将每个观测值减去其均值然后除以标准差得到的。如果Z-score绝对值大于某个阈值（如3），那么这个数据点就可能是异常值。

   data = ...; % 输入数据
   z_scores = abs((data - mean(data)) ./ std(data));

- 然后你可以设定一个阈值，例如所有超过3个标准差的值都被认为是异常值：

   threshold = 3;
   outliers = z_scores > threshold;
   data(outliers) = NaN; % 将异常值标记为缺失值

2. **图形展示**:
- 接下来，可以使用`boxplot`函数绘制包含异常值的原始箱线图，以及去除异常值后的箱线图进行对比：

   figure;
   boxplot(data);
   title('Original Data with Outliers');
   
   figure;
   boxplot(data(~outliers), 'Notch'); % 只显示非异常值
   title('Data after Removing Outliers');

`Notch`选项会使箱形图更明显地显示出异常值。