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。其中Y轴数据表示的是什么

在MATLAB中，你可以使用箱线图（Box Plot）来检测和标出数据中的离群点，同时绘制散点图。箱线图可以帮助识别哪些数据点可能是异常值，因为它清楚地显示了数据分布的四分位数范围。

假设X和Y是你的数据向量，你可以按照以下步骤操作：

1. 绘制散点图：

   scatter(X, Y);
   xlabel('X数据');
   ylabel('Y数据'); % 这里Y轴数据表示实际观测到的数值，比如测量值、样本值等。
   title('原始散点图');

2. 创建箱线图：

   boxplot(Y, 'Position', [0.5 0.45 0.75 0.06], 'DataLabels', 'off'); % 第四个参数设置箱线图的位置
   hold on; % 保持当前图形以便叠加

3. 标记潜在的离群点：

   whiskers = whiskerprops;
   whiskers.MarkerSize = 8; % 设置标记大小
   whiskers.Color = 'r'; % 红色标记离群点
   outliers = isoutlier(Y); % 判断异常值
   plot(X(outliers), Y(outliers), 'ro', whiskers); % 使用红点标记离群点，并加上箱线

通过这种方法，你可以清晰地看到每个数据点是否属于正常的数据分布范围，离群点会特别明显。

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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

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：

   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：

   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：

   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：

   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：

   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。

matlab剔除二维离群点

在MATLAB中，可以使用统计工具箱中的函数对二维数据进行离群点的剔除。

首先，可以使用函数`isoutlier`判断数据中的离群点。例如，假设我们有一个二维数据集x和y，可以通过以下代码判断并标记离群点：

x = [1 2 3 4 5 100];
y = [2 3 4 5 6 7];
outliers = isoutlier([x' y'],'gesd');

其中，`isoutlier`函数的第一个参数为包含数据的矩阵，我们将x和y转置并拼接起来作为输入；第二个参数`'gesd'`表示使用Generalized Extreme Studentized Deviate (GESD)方法进行离群点检测。运行以上代码后，outliers变量将返回一个逻辑向量，其中true表示对应数据点为离群点，false表示为正常点。在此例中，100被判定为离群点。

接下来，我们可以使用函数`scatter`绘制散点图，并将离群点标记为红色：

scatter(x(~outliers),y(~outliers),'b');
hold on;
scatter(x(outliers),y(outliers),'r');

这里，`scatter`函数将正常点绘制为蓝色，离群点绘制为红色。最后，使用`hold on`命令使得两个散点图在同一图像上绘制。

如果需要剔除离群点，我们可以使用逻辑索引将其从原始数据中删除：

filtered_x = x(~outliers);
filtered_y = y(~outliers);

之后，filtered_x和filtered_y将分别保存剔除离群点后的x和y数据。

使用以上方法，可以在MATLAB中剔除二维数据中的离群点。