matlab怎么使用箱线图去除异常值

可以使用MATLAB中的`boxplot`函数绘制箱线图，然后根据箱线图上下四分位数和内限来判断是否存在异常值。

具体操作步骤如下：

1. 读入数据：将需要处理的数据读入MATLAB中。
2. 绘制箱线图：使用`boxplot`函数绘制数据的箱线图。
3. 计算四分位数和内限：使用`quantile`函数计算数据的上下四分位数和内限。
4. 去除异常值：将数据中小于下限或大于上限的值视为异常值并删除。

具体代码示例如下：

% 读入数据
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 100];

% 绘制箱线图
boxplot(data)

% 计算四分位数和内限
Q1 = quantile(data, 0.25);
Q3 = quantile(data, 0.75);
IQR = Q3 - Q1;
lower_limit = Q1 - 1.5 * IQR;
upper_limit = Q3 + 1.5 * IQR;

% 去除异常值
data(data < lower_limit | data > upper_limit) = [];

% 输出处理后的数据
disp(data)

在上述代码中，`data`是需要处理的数据。先使用`boxplot`函数绘制数据的箱线图，然后使用`quantile`函数计算数据的上下四分位数和内限。接着将小于下限或大于上限的值视为异常值并删除，最后输出处理后的数据。

需要注意的是，使用箱线图去除异常值并不一定适用于所有数据集，因此在实际应用中需要根据具体情况进行判断。

相关问题

matlab用箱线图去除异常值不干净

箱线图是一种常用的统计图形，用于显示一组数据的分布情况。通过箱线图，可以直观地看出数据中的异常值。在MATLAB中，可以使用箱线图来去除异常值。

然而，使用箱线图去除异常值并不是一种完全可靠的方法。有时候，即使通过箱线图找出了异常值，去除后仍然可能会留下一些“噪声”数据。这是因为箱线图只是一种大致的估计方法，而不是精确的数学算法。

如果你发现使用箱线图去除异常值不够干净，可以考虑使用其他一些方法来处理数据。例如，可以使用基于均值和标准差的方法来去除异常值，或者使用基于分位数的方法来去除异常值。这些方法可能会更加准确，但也需要根据具体情况进行选择和调整。

matlab怎么使用箱线图去除异常值并画处理后的箱线图

使用Matlab画箱线图并去除异常值的步骤如下：

1. 导入数据并绘制原始箱线图：

data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,100];
boxplot(data);

2. 计算上下四分位数及判定异常值：

q1 = prctile(data, 25);
q3 = prctile(data, 75);
iqr = q3 - q1;
ub = q3 + 1.5 * iqr; % 上界
lb = q1 - 1.5 * iqr; % 下界
outlier_idx = data > ub | data < lb; % 判定异常值

3. 去除异常值并绘制处理后的箱线图：

data(outlier_idx) = []; % 去除异常值
figure;
boxplot(data);

完整代码如下：

data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,100];
boxplot(data);

q1 = prctile(data, 25);
q3 = prctile(data, 75);
iqr = q3 - q1;
ub = q3 + 1.5 * iqr; % 上界
lb = q1 - 1.5 * iqr; % 下界
outlier_idx = data > ub | data < lb; % 判定异常值

data(outlier_idx) = []; % 去除异常值
figure;
boxplot(data);