用C语言写一个格拉布斯准则来剔除异常数据

由于机器学习等领域对于异常数据的处理十分重要，因此格拉布斯准则是一种常用的方法。下面是用C语言实现的格拉布斯准则剔除异常数据的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define N 10  // 数据个数
#define MAX_ITER 100  // 最大迭代次数
#define EPSILON 0.00001  // 收敛精度
#define THRESHOLD 1.5  // 异常值判定门限

int main()
{
    double data[N] = {1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6, 7.7, 8.8, 9.9, 100};  // 待处理数据
    double mean, std, delta;
    int iter = 0;
    int flag = 1;  // 是否收敛的标志

    while (flag && iter < MAX_ITER) {
        mean = 0;
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            mean += data[i];
        }
        mean /= N;

        std = 0;
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            std += (data[i] - mean) * (data[i] - mean);
        }
        std = sqrt(std / (N - 1));

        flag = 0;
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            delta = fabs(data[i] - mean);
            if (delta > THRESHOLD * std) {
                data[i] = mean;
                flag = 1;
            }
        }

        iter++;
    }

    printf("Result:\n");
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        printf("%.2f ", data[i]);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

该代码利用格拉布斯准则来迭代剔除异常值，直到所有异常值都被剔除或达到最大迭代次数为止。其中，`mean`表示数据的平均值，`std`表示数据的标准差，`delta`表示数据离平均值的偏差。如果某个数据的偏差超过了门限`THRESHOLD * std`，则将其替换为平均值`mean`，并将标志`flag`设置为1，表示还需要继续迭代。最终输出剔除后的数据。