matlab剔除二维离群点
时间: 2023-09-01 09:03:44 浏览: 183
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。